假定假设函数为一个二次函数,只是参数未定: 每给定一个样本大小,就能训练出对应的假设函数,从而利用这个假设函数可以计算出Jtrain(仍然在之前拿来训练的那些样本里面),然后将训练好的假设函数用在全部的验证集上可以计算出Jcv(注意在计算准确率的时候就不必λ了). 则代价与训练样本的个数之间的关系为: 1.高偏差情形 可以看出:即使训练样本很多也无济于事,必须更改模型以解决本质问题. 2.高方差情形 可以看出:增加训练样本个数对应过拟合情形来说是有效果的.

传统分类问题,即多类分类问题是,假设每个示例仅具有单个标记,且所有样本的标签类别数|L|大于1,然而,在很多现实世界的应用中,往往存在单个示例同时具有多重标记的情况. 而在多分类问题中,每个样本所含标签是类别集合的非空子集,近年来,在机器学习和数据挖掘等相关领域,多类分类问题得到广泛研究.其原因主要有:1. 应用领域非常广泛.如,多媒体信息检索,推荐,查询分类,医疗诊断等.2. 一些挑战性的研究问题涉及到多类分类问题.例如,处理能从大量类别中,处理稀少类别并且发现之间的关系等. 目前,对多标记分

问题: ICC警情数据分类不均,30+分类,最多的分类数据数量1w+条,只有10个类别数量超过1k,大部分分类数量少于100条. 解决办法: 下采样:通过非监督学习,找出每个分类中的异常点,减少数据.或者类似Dropout,对多数类进行欠采样 上采样:类似DCGAN,通过word2vec构建相似的句子,增加数据.对少数类进行过采样. 分层分类:将数据量相差不大的类别构建一个模型,第一层分类数量最多的几个类别,最后一层分类最少的几个类别. 改变权值:增加部分分类的权值,计算损失的时候增加对样本少的

一.理论部分 理论部分网上有许多,自己也简单的整理了一份,这几天会贴在这里,先把代码贴出,后续会优化一些写法,这里将训练数据写成dataset,dataloader样式. 排序学习所需的训练样本格式如下: 解释:其中第二列是query id,第一列表示此query id与这条样本的相关度(数字越大,表示越相关),从第三列开始是本条样本的特征向量. RankNet: RankNet是属于pairwise方法,它是将某个query下的所有文档两两组成文档对,每个文档对作为一个样本: A.  预测相关

根据大神博客园中的文章,自己亲手敲了一遍,对每个解说点都自己动手进行实践,收获颇丰,谢谢Learning hard大神,原文地址http://www.cnblogs.com/zhili/p/DesignPatternSummery.html 具体解说可以看原文. public class Singleton { //定义静态变量保存类的实例 private static Singleton uniqueInstance; // 定义一个标识确保线程同步 private static readon

/// <summary> /// 抽象聚合接口 /// </summary> public interface IListCollection { Iterator GetIterator(); } //迭代器抽象类 public interface Iterator { bool MoveNext(); Object GetCurrent(); void Next(); void Reset(); } public class ConcreteList : IListColle

原文地址http://www.cnblogs.com/zhili/p/CommandPattern.html class Program { static void Main(string[] args) { //实现命令的人 执行命令的人,下命令的人 Receiver receiver = new Receiver(); Command command = new ConcreateCommand(receiver); Invoke invoke = new Invoke(command);

class Program { static void Main(string[] args) { //创建一个菠菜实例并调用模板方法 Spinach spinach = new Spinach(); spinach.CookVegetable(); Thread.Sleep(); //创建一个白菜实例并调用模板方法 ChineseCabbage chineseCabbage = new ChineseCabbage(); chineseCabbage.CookVegetable(); Cons

class Program { static void Main(string[] args) { //创建一个代理对象 并发出请求 Person proxy = new Friend(); proxy.BuyProduct(); Console.Read(); } } //抽象主题角色 public abstract class Person { public abstract void BuyProduct(); } //真实主题角色 public class RealBuyPerson :

原味地址http://www.cnblogs.com/zhili/p/SimpleFactory.html 简单工厂模式通俗的理解就是用户与工厂的关系,用户用的东西,工厂来生成,责任明确. 就像大神展示的例子,小弟自己敲了一遍. class Program { static void Main(string[] args) { //点菜 //点个西红柿 Food food = FoodFactory.GetFood("Tomato"); food.Print(); Thread.Sle

 下面一文章就总结几点关键: 1.要学会观察,尤其是输入数据的特征提取时,看各输入数据和输出的关系,用绘图看! 2.训练后,看测试数据和训练数据误差,确定是否过拟合还是欠拟合: 3.欠拟合的话,说明模型不准确或者特征提取不够,对于特征提取不够问题,可以根据模型的反馈来看其和数据的相关性,如果相关系数是0,则放弃特征,如果过低,说明特征需要再次提炼! 4.用集成学习,bagging等通常可以获得更高的准确度! 5.缺失数据可以使用决策树回归进行预测! 转自:http://blog.csdn.net

catalogue . 引言 . 感知器及激活函数 . 代价函数(loss function) . 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent . 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 . 过拟合问题 . IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说

Click here for a newer version (Knet7) of this tutorial. The code used in this version (KUnet) has been deprecated. There are a number of deep learning packages out there. However most sacrifice readability for efficiency. This has two disadvantages:

近期開始看一些深度学习的资料.想学习一下深度学习的基础知识.找到了一个比較好的tutorial,Neural Networks and Deep Learning,认真看完了之后觉得收获还是非常多的.从最主要的感知机開始讲起.到后来使用logistic函数作为激活函数的sigmoid neuron,和非常多其它如今深度学习中常使用的trick. 把深度学习的一个发展过程讲得非常清楚,并且还有非常多源代码和实验帮助理解.看完了整个tutorial后打算再又一次梳理一遍,来写点总结.以后再看其它资料

跟我一起学习VIM - The Life Changing Editor   前两天同事让我在小组内部分享一下VIM,于是我花了一点时间写了个简短的教程.虽然准备有限,但分享过程中大家大多带着一种惊叹的表情,原来编辑器可以这样强大,这算是对我多年来使用VIM的最大鼓舞吧.所以分享结束之后,将这篇简短教程整理一下作为我2014年的第一篇Blog. 转载出处:http://ju.outofmemory.cn/entry/79671 写在前面:Life Changing Editor 我是一个非常懒的

前两天同事让我在小组内部分享一下VIM,于是我花了一点时间写了个简短的教程.虽然准备有限,但分享过程中大家大多带着一种惊叹的表情,原来编辑器可以这样强大,这算是对我多年来使用VIM的最大鼓舞吧.所以分享结束之后,将这篇简短教程整理一下作为我2014年的第一篇Blog. 目录 写在前面:Life Changing Editor 什么是VIM 为什么选VIM 为什么选其它 为什么犹豫选择它们 VIM >= SUM(现代编辑器) 如何学习VIM 一秒钟变记事本 VIM的基本用法 VIM进阶:插件 插件

目录 写在前面:Life Changing Editor 什么是VIM 为什么选VIM 为什么选其它 为什么犹豫选择它们 VIM >= SUM(现代编辑器) 如何学习VIM 一秒钟变记事本 VIM的基本用法 VIM进阶:插件 插件管理神器:Vundle 配色方案 导航与搜索 自动补全 语法 其它 终极配置: spf13 与其它软件集成 一些资源 写在最后 搭完网站之后的第一篇文章有些兴奋,先变身话痨简单回顾一下我是如何接触到VIM的,不感兴趣的同学可以直接跳过这一部分:-) 写在前面:Life

feature_selection模块 Univariate feature selection:单变量的特征选择 单变量特征选择的原理是分别单独的计算每个变量的某个统计指标,根据该指标来判断哪些指标重要.剔除那些不重要的指标.   sklearn.feature_selection模块中主要有以下几个方法: SelectKBest和SelectPercentile比较相似,前者选择排名排在前n个的变量,后者选择排名排在前n%的变量.而他们通过什么指标来给变量排名呢?这需要二外的指定. 对于re

——深度学习的建模.调参思路整合. 写在前面 最近偶尔从师兄那里获取到了吴恩达教授的新书<Machine Learning Yearing>(手稿),该书主要分享了神经网络建模.训练.调节参数时所需要的一些技巧和经验.我在之前的一些深度学习项目中也遇到过模型优化,参数调节之类的问题,由于当时缺少系统化的解决方案,仅仅依靠感觉瞎蒙乱碰.虽然有时也能获得效果不错的网络模型,但对于该模型是否已到达最佳性能.该模型是否能适配更泛化的数据等问题心理没底.通过阅读这本教材,对于数据集的获取.划分:训练模型

I. 背景介绍 1. 学习曲线(Learning Curve) 我们都知道在手工调试模型的参数的时候,我们并不会每次都等到模型迭代完后再修改超参数,而是待模型训练了一定的epoch次数后,通过观察学习曲线(learning curve, lc) 来判断是否有必要继续训练下去.那什么是学习曲线呢?主要分为两类: 1.模型性能是训练时间或者迭代次数的函数:performance=f(time) 或 performance=f(epoch).这个也就是我们常用到的方法,即横轴记录训练时间(或迭代次数)

Logistic Regression with a Neural Network mindset You will learn to: Build the general architecture of a learning algorithm, including: Initializing parameters(初始化参数) Calculating the cost function and its gradient(计算代价函数,和他的梯度) Using an optimization