检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
20227/31/1659239540190972017.png) 这个切线的斜率看上去不是0.35的样子啊，明显要更陡一下。这是因为x轴和y轴的比例不一致而导致的视觉效果，如果轴的比例之后显示是这样的，这样看上去就对了  好了我们上面说的是最简单的情况，因为为了学习，是一个权重或叫参数w，一个自变量x，并且只有一个观测点(x,y)。 在实际情况中，一般就不仅仅是学习的那么简单的情况。 数据会包含多个自变量，多个权重，很多个观测点。 用 $L(w)=L(w_1
回想一下Bagging学习，我们定义 k 个不同的模型，从训练集有替换采样构造k 个不同的数据集，然后在训练集 i 上训练模型 i。Dropout的目标是在指数级数量的神经网络上近似这个过程。具体来说，在训练中使用Dropout时，我们会使用基于小批量的学习算法和较小的步长，如梯度下降
1。其余情况下返回值为 0。XOR 函数提供了我们想要学习的目标函数 y = f∗(x)。我们的模型给出了一个函数 y = f(x; θ)并且我们的学习算法会不断调整参数 θ 来使得 f 尽可能接近 f∗。 在这个简单的例子中，我们不会关心统计泛化。我们希望网络在这四个点X = {[0, 0]⊤
下面用之前的广告数据，来建立线性回归模型，看看tensorflow2的一般建模过程。import numpy as np #1. 数据预处理：装载广告数据 def loadDataSet(): x=[];y=[] f=open('./Ad.csv')
keras.models.Sequential()构建模型使用 model.compile() 设置优化方法、损失函数、评价指标 （损失函数的值即 训练误差；评价指标的值即 测试误差）使用 model.fit() 带入训练数据，训练模型import tensorflow as tf
然后就是Python的介绍。包括常见的数据类型，基本算术运算，比较和布尔运算，如何载入额外的模块和包。 基本数据结构有列表、元组、字典和集合。控制结构，内建函数和自定义函数。 然后介绍numpy库，他可以实现快速的算数运算，特别是矩阵运算，运算内部是通过C语言实现的，所以比较快。他包
Propagation FP）算法指输入值通过神经网络得到输出值的方法。正向传播算法的计算图如下：$sigma$表示sigmoid函数，也就是激活函数。包含损失函数的计算图如下：得到$l_2$，通过$l$计算损失函数L，其中$l$表示求解损失函数的运算。
神经网络模型建立好了之后，必然要进行模型的评估来了解神经网络的表现。 神经网络的因变量通常有两种数据类型，定量数据和定性数据。不同因变量数据类型对应的模型误差的定义也不一样。当因变量为定性数据时，模型误差可以进一步分为两个类型： 假阳性率， FPR False Positive Rate
解决欠拟合问题的方法比较简单，增加模型复杂度就可以了。常见的方法是增加隐藏层的数量或者增加隐藏层的节点数，或者二者同时增加。如果训练误差持续下降，接近于0。而测试误差在下降后变得平稳，甚至略有上升。训练误差和测试误差的差距较大。这就是典型的过拟合情况。在建立神经网络模型的初始阶段，在
L2惩罚法也是一个经典的正则化方法。 它是在原有损失函数的基础上，在构造一个新的损失函数。（带有惩罚项 是一个超参数）模型集成（model ensemble)可以提供模型的预测准确度，思想就是， 先训练大量结构不同的模型，通过平均、或投票方式综合所有模型的结构，得到最终预测。在实际中，有较大限制，原因很简单，
28/6/1659794617251380299.png) logistic模型找到的这条线，预测都正确。 但是，如果不是这么“完美”的分布呢，比如这样的第2组数据，就不是一条线能泾渭分明的分开的： ```python #构造第2组数据 def createDataSet_2():
83526687508822.png) 矩阵的基本运算就是加减乘除。加减法如果这两个矩阵的维度是一样的，就非常好理解。矩阵也可以和行向量进行加减，要求行向量的列数和矩阵的列数是一样的。 矩阵的乘法，如果两个矩阵的维度一样，也非常好理解，这种叫做`逐点相乘`（element-wise
弃。7.4 深度残差学习He 等人 (2015) 提出了深度残差学习框架，该框架被称为低训练误差的 ResNet。7.5 批归一化Ioffe 和 Szegedy(2015) 提出了批归一化，通过减少内部协变量移位来加速深度神经网络训练的方法。Ioffe(2017) 提出批重归一化，扩展了以前的方法。7
第一个观点是基于评估架构所需执行的顺序指令的数目。假设我们将模型表示为给定输入后，计算对应输出的流程图，则可以将这张流程图中的最长路径视为模型的深度。正如两个使用不同语言编写的等价程序将具有不同的长度；相同的函数可以被绘制为具有不同深度的流程图，其深度取决于我们可以用来作为一个步骤的函数。图1.3
这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。 深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器
成分学习 成分学习不仅使用一个模型的知识，而且使用多个模型的知识。人们相信，通过独特的信息组合或投入（包括静态和动态的），深度学习可以比单一的模型在理解和性能上不断深入。 迁移学习是一个非常明显的成分学习的例子， 基于这样的一个想法， 在相似问题上预训练的模型权重可以
左上的元素，Am，n 表示A 右下的元素。我们表示垂直坐标i 中的所有元素时，用“:” 表示水平坐标。比如，Ai;: 表示A 中垂直坐标i 上的一横排元素。这也被称为A 的第i行(row)。同样地，A:;i 表示A 的第i列(column)。当我们需要明确表示矩阵中的元素时，我们将它们写在用方括号包围起来的数组中：
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
