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笔试面试

机器学习笔试题精选(六)

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红色石头 发布于 2018-08-01

机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时,我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解,以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章,希望能够对大家有所帮助!...

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机器学习

机器学习中的维度灾难

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红色石头 发布于 2018-07-31

一、介绍 本篇文章,我们将讨论所谓的“维度灾难”,并解释在设计一个分类器时它为何如此重要。在下面几节中我将对这个概念进行直观的解释,并通过一个由于维度灾难导致的过拟合的例子来讲解。 考虑这样一个例子,我们有一些图片,每张图片描绘的是小猫或者小狗。我们试图构建一个分类器来自动识别图...

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机器学习

多元函数的泰勒(Taylor)展开式

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红色石头 发布于 2018-07-31

实际优化问题的目标函数往往比较复杂。为了使问题简化,通常将目标函数在某点附近展开为泰勒(Taylor)多项式来逼近原函数。 一元函数在点x_k处的泰勒展开式为: f(x) = f(x_k)+(x-x_k)f'(x_k)+\frac{1}{2!}(x-x_k)^2f”(...

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吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《构建机器学习项目》课程笔记(2)– 机器学习策略(下)

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红色石头 发布于 2018-07-31

这是Andrew Ng深度学习专项课程第三门课《构建机器学习项目》的第二节笔记。 1. Carrying out error analysis 对已经建立的机器学习模型进行错误分析(error analysis)十分必要,而且有针对性地、正确地进行error analysis更加...

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吴恩达deeplearning.ai

吴恩达《构建机器学习项目》课程笔记(1)– 机器学习策略(上)

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红色石头 发布于 2018-07-31

《Structuring Machine Learning Projects》(构建机器学习项目)这门课是Andrw Ng深度学习专项课程中的第三门课。这门课主要介绍机器学习中的一些策略和方法,让我们能够更快更有效地让机器学习系统工作,该门课共有两周的课时。 1. Why ML ...

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优化深度神经网络

吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(3)– 超参数调试、Batch正则化和编程框架

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红色石头 发布于 2018-07-31

上节课我们主要介绍了深度神经网络的优化算法。包括对原始数据集进行分割,使用mini-batch gradient descent。然后介绍了指数加权平均(Exponentially weighted averages)的概念以及偏移校正(bias correction)方法。接着...

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优化深度神经网络

吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(2)– 优化算法

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红色石头 发布于 2018-07-31

上节课我们主要介绍了如何建立一个实用的深度学习神经网络。包括Train/Dev/Test sets的比例选择,Bias和Variance的概念和区别:Bias对应欠拟合,Variance对应过拟合。接着,我们介绍了防止过拟合的两种方法:L2 regularization和Drop...

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优化深度神经网络

吴恩达《优化深度神经网络》课程笔记(1)– 深度学习的实用层面

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红色石头 发布于 2018-07-31

Andrew Ng的深度学习专项课程的第一门课《Neural Networks and Deep Learning》的5份笔记我已经整理完毕。在接下来的几次笔记中,我们将对第二门课《Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tu...

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