罗晨汛 - 移动互联网开发者

网站标签

该站未曾设置keywords

---

网站描述

该站未曾设置description

---

上一篇：地产软装设计_酒店软装设计_别墅软装设计-大连千年红整体家居配饰有限公司

下一篇：成都智慧企业发展研究院 – 成都智慧企业发展研究院

seo综合信息

SEO信息	百度来访IP：- | 移动端来访IP：- | 出站链接：1 | 站内链接：3
IP网速：	IP地址：120.77.59.32 [中国广东深圳 阿里云] | 网速：55毫秒
ALEXA排名	世界排名：- | 预估IP：- | 预估PV：-
备案信息	登录可见 | 名称：登录可见 | 已创建：9年3天

收录	百度	360	搜狗	谷歌
查询	0	0	0	0

电脑关键词	手机关键词	页面友好	首页位置	索引	近期收录
0	0	电脑端优秀	-	0	0

协议类型HTTP/1.1 200 OK 页面类型text/html; charset=UTF-8 服务器类型nginx/1.16.1 是否压缩否 原网页大小78560 压缩后大小17301 压缩比77.98%

网站快照

罗 晨 汛 移 动 互 联 网 开 发 者 罗 晨 汛 移 动 互 联 网 开 发 者 首 页 关 于 标 签 分 类 归 档 搜 索 文 章 目 录 站 点 概 览 l u o c h e n x u n 9 4 日 志 5 6 分 类 5 3 标 签 人 生 如 登 山 发 表 于 2 0 2 4 1 0 1 9 分 类 于 随 笔 阅 读 次 数 ： ： 人 生 如 登 山 人 生 如 登 山 ， 可 以 从 很 多 侧 面 去 看 ， 但 是 我 有 这 个 感 觉 ， 主 要 来 源 与 读 王 小 波 的 《 我 的 精 神 家 园 》 里 的 一 段 ： 有 人 问 一 位 登 山 家 为 什 么 要 去 登 山 – 谁 都 知 道 登 山 这 件 事 既 危 险 ， 又 没 有 什 么 实 际 的 好 处 。 他 回 答 道 ： ” 因 为 那 座 山 峰 在 那 里 ” 。 我 喜 欢 这 个 答 案 ， 因 为 里 面 包 含 着 幽 默 感 – 明 明 是 自 己 要 登 录 ， 偏 说 是 山 在 那 里 使 他 心 里 痒 痒 。 我 也 喜 欢 这 个 回 答 。 我 觉 得 其 中 不 止 是 幽 默 ， 当 他 登 山 时 ， 心 中 其 实 真 只 有 登 山 而 已 。 这 点 看 似 简 单 ， 其 实 并 不 容 易 做 到 。 阅 读 全 文 » p y t h o n 数 据 处 理 基 础 之 n u m p y 与 线 性 代 数 发 表 于 2 0 2 4 1 0 1 8 分 类 于 P y t h o n ， n u m p y 阅 读 次 数 ： ： 1 向 量 向 量 是 线 性 代 数 的 基 础 ， 但 注 意 ， 一 维 数 组 不 是 向 量 ！ 行 向 量 、 列 向 量 都 是 特 殊 矩 阵 ， 也 就 是 说 ， 行 向 量 、 列 向 量 都 是 二 维 数 组 。 阅 读 全 文 » p y t h o n 数 据 处 理 基 础 之 n u m p y 的 通 用 函 数 发 表 于 2 0 2 4 1 0 1 8 分 类 于 P y t h o n ， n u m p y 阅 读 次 数 ： ： n u m p y 提 供 了 一 系 列 的 函 数 来 方 便 对 n d a r r a y 进 行 操 作 ， 这 些 函 数 基 本 上 都 有 2 个 特 点 ： 执 行 效 率 高 ； 元 素 级 操 作 （ 即 对 数 组 中 每 个 元 素 都 进 行 运 算 操 作 ） 这 也 就 是 说 ， 当 遇 到 此 类 需 求 时 ， 使 用 u f u n c 可 以 提 供 高 效 而 又 方 便 的 操 作 ， 日 常 进 行 数 据 处 理 时 应 该 常 用 。 比 如 ， 对 数 组 内 的 每 个 元 素 求 平 方 根 ： 对 数 组 内 的 每 个 元 素 求 平 方 根 1 2 a r r = n p . a r a n g e ( 3 ) # [ 0 1 2 ] n p . s q r t ( a r r ) # [ 0 1 1 . 4 1 4 2 1 3 5 6 ] 阅 读 全 文 » p y t h o n 数 据 处 理 基 础 之 n u m p y 的 运 算 发 表 于 2 0 2 4 1 0 1 8 分 类 于 P y t h o n ， n u m p y 阅 读 次 数 ： ： 上 一 章 我 们 一 起 学 习 了 n u m p y 库 的 基 础 知 识 ， 以 及 n p 的 主 要 数 据 结 构 n d a r r a y 。 我 们 都 知 道 ， 程 序 = 数 据 结 构 + 算 法 ， 这 章 中 ， 我 们 一 起 学 习 下 基 于 n d a r r a y 这 个 多 维 数 组 的 一 些 基 础 运 算 。 本 章 所 说 的 运 算 主 要 是 n u m p y 中 n d a r r a y 的 运 算 。 在 我 们 平 常 的 编 程 工 作 中 ， 数 组 的 运 算 应 该 是 用 得 最 多 的 运 算 了 ， 我 们 常 常 需 要 把 数 据 放 到 数 组 里 （ 也 就 是 给 数 组 赋 值 ） ， 遍 历 数 组 ， 对 数 组 中 数 据 进 行 处 理 等 。 在 大 数 据 处 理 中 ， 数 组 的 运 算 就 更 为 重 要 了 。 下 面 介 绍 一 些 初 级 的 数 组 运 算 ， 随 着 我 们 进 一 步 的 学 习 ， 后 面 会 学 习 更 多 更 高 级 运 算 以 及 结 合 统 计 学 或 线 性 代 数 的 知 识 学 习 更 多 运 用 的 场 合 。 学 习 时 ， 可 以 边 对 照 着 下 面 的 导 图 边 学 习 各 章 内 容 ， 这 样 思 路 会 更 清 晰 。 阅 读 全 文 » p y t h o n 数 据 处 理 基 础 之 n u m p y 基 础 篇 发 表 于 2 0 2 4 1 0 1 8 分 类 于 P y t h o n ， n u m p y 阅 读 次 数 ： ： 从 今 天 开 始 ， 我 们 一 起 来 学 习 p y t h o n 数 据 处 理 基 础 ~ 我 们 将 从 一 些 基 本 的 工 具 ， 如 n u m p y , p a n d a s 等 学 起 ； 然 后 结 合 这 些 工 具 学 习 概 率 论 、 统 计 学 、 一 般 数 理 统 计 方 法 等 。 本 章 我 们 主 要 一 起 学 习 什 么 是 n u m p y ， 为 什 么 我 们 要 学 习 使 用 n u m p y 。 以 及 介 绍 下 n u m p y 中 主 要 的 数 据 结 构 n d a r r a y 。 阅 读 全 文 » p y t h o n 面 向 对 象 编 程 发 表 于 2 0 2 4 1 0 1 8 分 类 于 P y t h o n ， l a n g u a g e 阅 读 次 数 ： ： 1 类 定 义 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 2 0 2 1 2 2 2 3 2 4 2 5 2 6 c l a s s R e c t a n g l e : d e f _ _ i n i t _ _ ( s e l f , w i d t h = 2 0 , h e i g h t = 1 0 ) : # 设 置 实 例 变 量 s e l f . w i d t h 来 存 储 传 入 的 宽 度 参 数 s e l f . w i d t h = w i d t h # 设 置 实 例 变 量 s e l f . h e i g h t 来 存 储 传 入 的 高 度 参 数 s e l f . h e i g h t = h e i g h t d e f c i r c u m f e r e n c e ( s e l f ) : 返 回 矩 形 的 周 长 计 算 公 式 为 2 * ( 宽 度 + 高 度 ) r e t u r n 2 * ( s e l f . w i d t h + s e l f . h e i g h t ) d e f a r e a ( s e l f ) : 计 算 矩 形 的 面 积 （ d e s c ） 计 算 公 式 为 宽 度 * 高 度 r e t u r n s e l f . w i d t h * s e l f . h e i g h t # 定 义 对 象 r e c t = R e c t a n g l e ( 1 0 , 2 0 ) 阅 读 全 文 » 【 译 】 《 V o C 声 海 拾 贝 》 （ 一 ） 运 用 V o C 解 决 问 题 与 提 升 价 值 发 表 于 2 0 2 4 0 8 2 3 分 类 于 工 作 区 ， V o C 阅 读 次 数 ： ： “ T h e a i m o f m a r k e t i n g i s t o k n o w a n d u n d e r s t a n d t h e c u s t o m e r s o w e l l t h a t t h e p r o d u c t o r s e r v i c e f i t s h i m a n d s e l l s i t s e l f . ” “ 市 场 营 销 的 目 的 是 充 分 了 解 和 理 解 顾 客 ， 从 而 使 产 品 或 服 务 迎 合 客 户 需 求 并 实 现 自 我 推 销 。 ” — 彼 得 • 德 鲁 克 「 现 代 管 理 学 之 父 」 为 什 么 有 些 公 司 似 乎 在 不 断 创 新 ， 开 发 出 让 我 们 高 兴 的 产 品 ？ 为 什 么 他 们 似 乎 比 我 们 更 早 知 道 我 们 需 要 什 么 ？ 他 们 是 如 何 创 造 出 我 们 永 远 不 会 放 弃 的 产 品 的 — — 即 使 它 们 在 五 年 或 十 年 前 甚 至 还 不 存 在 — — 以 至 于 一 些 人 一 经 使 用 则 无 法 离 开 ？ 答 案 是 基 于 对 客 户 当 前 和 未 来 需 求 的 深 刻 理 解 。 它 是 一 种 了 解 客 户 的 能 力 ， 你 要 探 索 他 们 面 临 的 问 题 ， 并 预 测 他 们 在 多 种 情 况 下 的 行 为 。 成 功 的 公 司 对 客 户 有 一 套 完 整 的 方 法 论 ， 并 与 理 解 技 术 的 人 合 作 ， 以 解 决 客 户 的 问 题 为 中 心 ， 开 发 新 产 品 或 服 务 ， 吸 引 客 户 ， 并 使 用 其 为 之 付 费 。 了 解 客 户 的 声 音 ( V o C ) 不 仅 能 让 你 了 解 如 何 打 造 客 户 会 购 买 的 产 品 ， 还 能 让 你 创 造 出 令 客 户 满 意 的 产 品 和 服 务 ， 并 解 决 他 们 最 迫 切 的 需 求 。 阅 读 全 文 » 机 器 学 习 之 深 度 神 经 网 络 发 表 于 2 0 2 3 0 4 1 8 分 类 于 a i ， 基 础 阅 读 次 数 ： ： 1 什 么 是 神 经 网 络 1 . 1 神 经 网 络 的 历 史 1 9 5 8 年 ， 计 算 机 科 学 家 罗 森 布 拉 特 （ R o s e n b l a t t ） 就 提 出 了 一 种 具 有 单 层 网 络 特 性 的 神 经 网 络 结 构 ， 称 为 “ 感 知 器 ” （ p e r c e p t r o n ） 。 感 知 器 出 现 之 后 很 受 瞩 目 ， 大 家 对 它 的 期 望 很 高 。 然 而 好 景 不 长 — — 一 段 时 间 后 ， 人 们 发 现 感 知 器 的 实 用 性 很 弱 。 1 9 6 9 年 ， A I 的 创 始 人 之 一 马 文 · 明 斯 基 （ M a r v i n M i n s k y ） 指 出 简 单 神 经 网 络 只 能 运 用 于 线 性 问 题 的 求 解 。 这 之 后 神 经 网 络 就 逐 渐 被 遗 忘 了 。 直 到 1 9 8 5 年 ， 杰 弗 里 · 辛 顿 （ G e o f f r e y H i n t o n ， 深 度 学 习 “ 三 巨 头 ” 之 一 ） 和 特 伦 斯 · 谢 诺 夫 斯 基 （ T e r r e n c e S e j n o w s k i ） 提 出 了 一 种 随 机 神 经 网 络 模 型 — — 受 限 玻 尔 兹 曼 机 。 紧 接 着 ， R u m e l h a r t 、 H i n t o n 、 W i l l i a m s 提 出 了 B P 算 法 ， 即 多 层 感 知 器 的 梯 度 反 向 传 播 算 法 。 这 也 是 神 经 网 络 的 核 心 算 法 ， 人 们 以 此 为 基 础 搭 建 起 几 乎 现 代 所 有 的 深 度 网 络 模 型 。 因 此 ， 可 以 说 神 经 网 络 的 理 论 基 础 在 2 0 世 纪 6 0 年 代 出 现 ， 并 在 8 0 年 代 几 乎 完 全 形 成 。 在 工 程 界 ， 当 时 神 经 网 络 也 已 经 有 了 应 用 。 杨 立 昆 （ Y a n n L e C u n ， 深 度 学 习 “ 三 巨 头 ” 之 一 ） 于 2 0 世 纪 8 0 年 代 末 在 贝 尔 实 验 室 研 发 出 了 卷 积 神 经 网 络 ， 他 将 其 应 用 到 手 写 识 别 和 O C R ， 并 在 美 国 广 泛 应 用 于 手 写 邮 编 、 支 票 的 读 取 。 然 而 后 来 ， 另 一 种 理 论 相 当 完 善 的 机 器 学 习 技 术 支 持 向 量 机 （ S u p p o r t V e c t o r M a c h i n e ， S V M ） 被 发 明 出 来 ， 成 为 了 业 界 “ 新 宠 ” ， 神 经 网 络 再 一 次 被 遗 忘 了 。 大 约 2 0 0 9 年 ， 计 算 机 最 终 有 了 足 够 的 算 力 进 行 深 度 计 算 ， 神 经 网 络 开 始 在 语 音 和 图 像 识 别 方 面 战 胜 传 统 算 法 。 杰 弗 里 · 辛 顿 、 杨 立 昆 和 约 书 亚 · 本 吉 奥 （ Y o s h u a B e n g i o ） 3 人 联 合 提 出 深 度 学 习 的 概 念 。 这 是 新 瓶 装 旧 酒 ， 名 称 变 了 ， 技 术 还 是 一 样 的 技 术 。 然 而 时 代 也 已 经 改 变 ， 此 时 深 度 神 经 网 络 开 始 实 证 性 地 在 工 程 界 展 示 出 绝 对 的 优 势 。 2 0 1 2 年 年 底 ， 基 于 卷 积 神 经 网 络 模 型 的 I n c e p t i o n 结 构 在 I m a g e N e t 图 片 分 类 竞 赛 中 获 胜 。 此 后 深 度 学 习 火 山 爆 发 式 发 展 ， 科 技 “ 巨 头 ” 们 开 始 在 这 个 领 域 投 资 ： 计 算 机 视 觉 、 语 音 识 别 、 自 然 语 言 处 理 、 棋 类 竞 赛 和 机 器 人 技 术 ， 这 些 应 用 领 域 的 突 破 一 个 接 着 一 个 出 现 。 其 实 ， 从 一 开 始 就 不 是 神 经 网 络 不 行 ， 而 是 原 来 的 数 据 量 和 计 算 速 度 两 方 面 都 跟 不 上 。 在 这 个 数 据 泛 滥 的 时 代 ， 海 量 数 据 的 获 取 不 再 是 什 么 难 事 。 可 以 预 见 ， 在 5 G 时 代 ， 深 度 学 习 必 然 还 会 有 更 大 发 展 的 空 间 。 好 像 这 个 神 经 网 络 的 原 理 和 线 性 回 归 或 者 逻 辑 回 归 完 全 相 同 ， 不 就 是 通 过 不 断 地 训 练 寻 找 最 佳 的 参 数 嘛 ！ ” 咖 哥 答 ： “ 你 说 得 简 直 太 正 确 了 ！ 它 们 本 来 就 是 一 回 事 ， 唯 一 的 不 同 是 ， 神 经 网 络 的 参 数 多 、 层 级 深 ， 需 要 的 数 据 量 也 多 。 ” 感 知 器 是 神 经 网 络 的 雏 形 ， 最 初 的 神 经 网 络 也 就 是 只 有 一 个 神 经 元 的 感 知 器 ， 如 下 图 ： 上 图 的 圆 圈 就 代 表 一 个 神 经 元 ， 它 可 以 接 收 输 入 ， 并 根 据 输 入 提 供 一 个 输 出 。 S i g m i o d 函 数 ， 在 逻 辑 回 归 中 叫 逻 辑 函 数 ， 在 神 经 网 络 中 则 称 为 激 活 函 数 ， 用 以 类 比 人 类 神 经 系 统 中 神 经 元 的 “ 激 活 ” 过 程 。 输 入 空 间 ： x ， 输 入 值 的 集 合 。 输 出 空 间 ： y ， 输 出 值 的 集 合 。 通 常 ， 输 出 空 间 会 小 于 输 入 空 间 。 特 征 空 间 ： 每 一 个 样 本 被 称 作 一 个 实 例 ， 通 常 由 特 征 向 量 表 示 ， 所 有 特 征 向 量 存 在 的 空 间 称 为 特 征 空 间 。 特 征 空 间 有 时 候 与 输 入 空 间 相 同 ， 有 时 候 不 同 。 因 为 有 时 候 经 过 特 征 工 程 之 后 ， 输 入 空 间 可 通 过 某 种 映 射 生 成 新 的 特 征 空 间 。 假 设 空 间 ： 假 设 空 间 一 般 是 对 于 学 习 到 的 模 型 （ 即 函 数 ） 而 言 的 。 模 型 表 达 了 输 入 到 输 出 的 一 种 映 射 集 合 ， 这 个 集 合 就 是 假 设 空 间 。 假 设 空 间 代 表 着 模 型 学 习 过 程 中 能 够 覆 盖 的 最 大 范 围 。 2 K e r a s 单 隐 层 网 络 的 应 用 序 贯 （ s e q u e n t i a l ） 模 型 ， 也 可 以 叫 作 顺 序 模 型 ， 是 最 常 用 的 深 度 网 络 层 和 层 间 的 架 构 ， 也 就 是 一 个 层 接 着 一 个 层 ， 顺 序 地 堆 叠 . 密 集 （ d e n s e ） 层 ， 是 最 常 用 的 深 度 网 络 层 的 类 型 ， 也 称 为 全 连 接 层 ， 即 当 前 层 和 其 下 一 层 的 所 有 神 经 元 之 间 全 有 连 接 。 2 . 1 构 建 网 络 用 序 贯 模 型 构 建 网 络 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 1 6 1 7 1 8 1 9 i m p o r t k e r a s f r o m k e r a s . m o d e l s i m p o r t S e q u e n t i a l f r o m k e r a s . l a y e r s i m p o r t D e n s e # 创 建 了 一 个 序 贯 A N N 模 型 （ 其 实 就 是 一 个 P y t h o n 的 类 ） # 在 K e r a s 中 ， 绝 大 多 数 的 神 经 网 络 都 是 通 过 序 贯 模 型 所 创 建 的 。 与 之 对 应 的 还 有 另 外 一 种 模 型 ， 称 为 函 数 式 A P I ， 可 以 创 建 更 为 复 杂 的 网 络 结 构 a n n = S e q u e n t i a l ( ) # 过 a d d 方 法 ， 开 始 神 经 网 络 层 的 堆 叠 ， 顺 序 模 型 就 是 一 层 层 堆 叠 # 这 里 添 加 的 D e n s e , 就 是 我 们 上 面 介 绍 的 “ 密 集 层 网 络 ” ， 表 示 层 层 之 间 全 连 接 # # i n p u t _ d i m ： 输 入 维 度 ， 必 须 与 特 征 维 度 相 同 # u n i t s : 输 出 维 度 （ 也 可 写 成 o u t p u t _ d i m ） # a c t i v a t i o n : 激 活 函 数 a n n . a d d ( D e n s e ( u n i t s = 1 2 , i n p u t _ d i m = 1 2 , a c t i v a t i o n = r e l u ) ) # 添 加 输 入 层 a n n . a d d ( D e n s e ( u n i t s = 2 4 , a c t i v a t i o n = r e l u ) ) # 添 加 隐 层 ， 此 处 增 加 了 维 度 ( 神 经 元 个 数 ) a n n . a d d ( D e n s e ( u n i t s = 1 , a c t i v a t i o n = s i g m o i d ) ) # 添 加 输 出 层 # 显 示 网 络 模 型 a n n . s u m m a r y ( ) 上 面 模 型 输 出 如 下 ： 序 贯 A N N 模 型 输 出 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 0 1 1 1 2 1 3 1 4 1 5 M o d e l : s e q u e n t i a l _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ L a y e r ( t y p e ) O u t p u t S h a p e P a r a m # = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = d e n s e ( D e n s e ) ( N o n e , 1 2 ) 1 5 6 d e n s e _ 1 ( D e n s e ) ( N o n e , 2 4 ) 3 1 2 d e n s e _ 2 ( D e n s e ) ( N o n e , 1 ) 2 5 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = T o t a l p a r a m s : 4 9 3 T r a i n a b l e p a r a m s : 4 9 3 N o n t r a i n a b l e p a r a m s : 0 _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ s u m m a r y 方 法 显 示 了 神 经 网 络 的 结 构 ， 包 括 每 个 层 的 类 型 、 输 出 张 量 的 形 状 、 参 数 数 量 以 及 整 个 网 络 的 参 数 数 量 。 这 个 网 络 只 有 3 层 ， 4 9 3 个 参 数 （ 就 是 每 个 神 经 元 的 权 重 等 ） 。 我 们 可 以 用 代 码 输 出 神 经 网 络 的 形 状 结 构 图 图 片 输 出 神 经 网 络 的 形 状 结 构 1 2 3 4 f r o m I P y t h o n . d i s p l a y i m p o r t S V G f r o m k e r a s . u t i l s . v i s _ u t i l s i m p o r t m o d e l _ t o _ d o t S V G ( m o d e l _ t o _ d o t ( a n n , s h o w _ s h a p e s = T r u e ) . c r e a t e ( p r o g = d o t , f o r m a t = s v g ) ) 如 下 图 ： 2 . 2 编 译 网 络 用 S e q u e n t i a l 模 型 的 c o m p i l e 方 法 对 整 个 网 络 进 行 编 译 时 ， 需 要 指 定 以 下 几 个 关 键 参 数 。 优 化 器 （ o p t i m i z e r ） ： 一 般 情 况 下 ， “ a d a m ” 或 者 “ r m s p r o p ” 都 是 很 好 的 优 化 器 选 项 ， 但 也 有 其 他 可 选 的 优 化 器 。 等 一 会 我 们 再 稍 微 深 入 地 说 说 优 化 器 的 选 择 。 损 失 函 数 （ l o s s ） ： 对 于 二 分 类 问 题 来 说 ， 基 本 上 二 元 交 叉 熵 函 数 （ b i n a r y _ c r o s s e n t r o p y ） 是 固 定 选 项 ； 如 果 是 用 神 经 网 络 解 决 线 性 的 回 归 问 题 ， 那 么 均 方 误 差 函 数 是 合 适 的 选 择 。 评 估 指 标 （ m e t r i c s ） ： 这 里 采 用 预 测 准 确 率 a c c （ 也 就 是 a c c u r a c y 的 缩 写 ， 两 者 在 代 码 中 是 等 价 的 ） 作 为 评 估 网 络 性 能 的 标 准 ； 而 对 于 回 归 问 题 ， 平 均 误 差 函 数 是 合 适 的 选 择 。 准 确 率 ， 也 就 是 正 确 地 预 测 占 全 部 数 据 的 比 重 ， 是 最 为 常 用 的 分 类 评 估 指 标 。 编 译 神 经 网 络 ， 指 定 优 化 器 ， 损 失 函 数 ， 以 及 评 估 标 准 1 2 3 a n n . c o m p i l e ( o p t i m i z e r = a d a m , # 优 化 器 l o s s = b i n a r y _ c r o s s e n t r o p y , # 损 失 函 数 m e t r i c s = [ a c c ] ) # 评 估 指 标 2 . 3 训 练 网 络 下 面 开 始 训 练 刚 才 编 译 好 的 神 经 网 络 。 和 其 他 传 统 机 器 学 习 算 法 一 样 ， 神 经 网 络 的 拟 合 过 程 也 是 通 过 f i t 方 法 实 现 的 。 1 2 3 4 5 # 通 过 h i s t o r y 变 量 把 训 练 过 程 中 的 信 息 保 存 下 来 ， 留 待 以 后 分 析 h i s t o r y = a n n . f i t ( X _ t r a i n , y _ t r a i n , # 指 定 训 练 集 e p o c h s = 3 0 , # 指 定 训 练 轮 次 b a t c h _ s i z e = 6 4 , # 指 定 数 据 批 量 v a l i d a t i o n _ d a t a = ( X _ t e s t , y _ t e s t ) ) # 指 定 验 证 集 , 这 里 为 了 简 化 模 型 ， 直 接 用 测 试 集 数 据 进 行 验 证 训 练 后 ， 命 令 行 会 输 出 每 次 迭 代 的 结 果 ， 最 终 落 到 最 后 准 备 率 上 。 训 练 过 程 中 输 出 的 信 息 包 括 每 轮 训 练 的 损 失 值 、 准 确 率 等 。 但 是 这 个 输 出 信 息 有 3 0 轮 的 数 据 ， 很 冗 长 、 看 起 来 特 别 费 力 。 我 们 可 以 将 之 图 形 化 输 出 ， 以 直 观 展 示 A N N 训 练 过 程 。 3 分 类 数 据 不 平 衡 3 . 1 什 么 是 不 平 衡 问 题 次 品 问 题 假 设 有 一 个 手 机 生 产 厂 商 ， 每 天 生 产 手 机 1 0 0 0 部 。 某 一 天 生 产 的 手 机 中 ， 出 现 了 2 个 劣 质 品 。 目 前 要 通 过 机 器 学 习 来 分 析 数 据 特 征 （ 如 手 机 的 重 量 、 形 状 规 格 等 ） ， 鉴 定 劣 质 品 样 本 。 其 中 机 器 学 习 模 型 的 预 测 结 果 显 示 合 格 品 9 9 9 个 ， 劣 质 品 1 个 。 从 上 面 的 例 子 中 ， 我 们 运 用 之 前 的 知 识 、 其 准 确 率 为 9 9 . 9 % 。 因 为 准 确 率 就 是 预 测 命 中 的 数 据 个 数 / 数 据 总 数 ， 即 9 9 9 / 1 0 0 0 。 1 0 0 0 个 样 本 只 猜 错 一 个 ， 可 以 说 是 相 当 准 的 模 型 了 。 然 而 从 我 们 的 目 标 来 说 ， 这 个 模 型 实 际 上 是 失 败 了 。 这 个 模 型 本 就 是 为 了 检 测 劣 质 品 而 生 （ 劣 质 品 即 标 签 值 为 1 的 阳 性 正 样 本 ） ， 但 一 共 有 2 个 劣 质 品 ， 只 发 现 了 1 个 ， 有 5 0 % 的 正 样 本 没 有 测 准 。 因 此 ， 模 型 的 好 与 不 好 ， 是 基 于 用 什 么 标 准 衡 量 。 对 于 这 种 正 样 本 和 负 样 本 比 例 极 度 不 平 衡 的 样 本 集 ， 我 们 需 要 引 进 新 的 评 估 指 标 。 3 . 2 混 淆 矩 阵 、 精 确 率 、 召 回 率 和 F 1 分 数 另 一 个 标 准 是 召 回 率 ， 也 叫 查 全 率 。 你 们 听 说 过 “ 召 回 ” 这 个 名 词 吧 ， 就 是 劣 质 品 蒙 混 过 了 质 检 这 关 ， “ 跑 ” 出 厂 了 ， 得 召 回 来 ， 销 毁 掉 。 这 和 精 确 率 是 成 对 出 现 的 概 念 。 把 精 确 率 和 召 回 率 结 合 起 来 ， 就 得 到 F 1 分 数 。 这 是 一 个 可 以 同 时 体 现 上 面 两 个 评 估 效 果 的 标 准 ， 数 学 上 定 义 为 精 确 率 和 召 回 率 的 调 和 均 值 。 它 也 是 在 评 估 这 类 样 本 分 类 数 据 不 平 衡 的 问 题 时 ， 所 着 重 看 重 的 标 准 。 3 . 3 为 何 分 类 数 据 不 平 衡 会 带 来 影 响 之 所 以 分 类 数 据 不 平 衡 会 影 响 机 器 学 习 模 型 的 预 测 结 果 ， 是 因 为 许 多 模 型 的 输 出 类 别 是 基 于 阈 值 的 ， 如 逻 辑 回 归 中 小 于 0 . 5 的 为 反 例 ， 大 于 等 于 0 . 5 的 则 为 正 例 。 因 此 ， 在 数 据 不 平 衡 时 ， 默 认 的 阈 值 会 导 致 模 型 输 出 倾 向 于 数 据 多 的 类 别 。 3 . 4 解 决 不 平 衡 问 题 3 . 4 . 1 特 征 缩 放 对 于 神 经 网 络 而 言 ， 特 征 缩 放 （ f e a t u r e s c a l i n g ） 极 为 重 要 。 神 经 网 络 不 喜 欢 大 的 取 值 范 围 ， 因 此 需 要 将 输 入 神 经 网 络 的 数 据 标 准 化 ， 把 数 据 约 束 在 较 小 的 区 间 ， 这 样 可 消 除 离 群 样 本 对 函 数 形 状 的 影 响 。 对 数 据 进 行 标 准 化 。 其 步 骤 是 ： 对 于 输 入 数 据 的 每 个 特 征 （ 也 就 是 输 入 数 据 矩 阵 中 的 一 整 列 ） ， 减 去 特 征 平 均 值 ， 再 除 以 标 准 差 ， 之 后 得 到 的 特 征 平 均 值 为 0 ， 标 准 差 为 1 。 使 用 S t a n d a r d S c a l e r 工 具 进 行 标 准 化 1 2 3 4 5 f r o m s k l e a r n . p r e p r o c e s s i n g i m p o r t S t a n d a r d S c a l e r # 导 入 特 征 缩 放 器 s c = S t a n d a r d S c a l e r ( ) # 特 征 缩 放 器 X _ t r a i n = s c . f i t _ t r a n s f o r m ( X _ t r a i n ) # 拟 合 并 应 用 于 训 练 集 X _ t e s t = s c . t r a n s f o r m ( X _ t e s t ) # 训 练 集 结 果 应 用 于 测 试 集 4 深 度 神 经 网 络 通 过 正 向 传 播 和 反 向 传 播 ， 神 经 网 络 实 现 了 内 部 参 数 的 调 整 。 下 面 我 们 说 说 神 经 网 络 中 的 可 调 超 参 数 。 4 . 1 可 调 超 参 数 4 . 2 优 化 器 优 化 器 相 当 于 是 用 来 调 解 神 经 网 络 模 型 的 “ 手 柄 ” ， 它 在 前 面 的 代 码 中 曾 经 出 现 过 。 编 译 神 经 网 络 , 指 定 优 化 器 、 损 失 函 数 , 以 及 评 估 指 标 1 2 3 a n n . c o m p i l e ( o p t i m i z e r = a d a m , 　 　 　 　 　 # 优 化 器 l o s s = b i n a r y _ c r o s s e n t r o p y , # 损 失 函 数 m e t r i c s = [ a c c ] ) 　 　 　 # 评 估 指 标 编 译 神 经 网 络 时 的 o p t i m i z e r = a d a m 中 的 a d a m ， 就 是 一 个 优 化 器 。 4 . 2 . 1 为 什 么 需 要 优 化 器 神 经 网 络 中 不 仅 存 在 局 部 最 低 点 ， 还 存 在 鞍 点 。 因 此 在 4 . 2 . 2 有 哪 些 优 化 器 1 . 神 经 网 络 权 重 参 数 随 机 初 始 化 机 器 学 习 之 逻 辑 回 归 发 表 于 2 0 2 3 0 4 0 4 分 类 于 a i ， 基 础 阅 读 次 数 ： ： 分 类 问 题 与 回 归 问 题 ， 是 机 器 学 习 两 大 主 要 应 用 。 分 类 问 题 覆 盖 面 很 广 泛 ： 比 如 二 元 分 类 ， 根 据 考 试 成 绩 推 断 是 否 被 录 取 、 根 据 消 费 记 录 判 断 信 用 卡 是 否 可 以 申 请 ， 以 及 预 测 某 天 是 否 将 发 生 地 震 等 ； 有 多 元 分 类 ， 如 消 费 群 体 的 划 分 、 个 人 信 用 的 评 级 等 ； 还 有 图 像 识 别 、 语 音 识 别 等 ， 在 本 质 上 也 是 很 多 个 类 别 的 分 类 问 题 。 本 章 讲 的 专 用 于 分 类 的 机 器 学 习 算 法 ， 叫 逻 辑 回 归 （ l o g i s t i c r e g r e s s i o n ） ， 简 称 L o g r e g 。 阅 读 全 文 » 机 器 学 习 之 线 性 回 归 发 表 于 2 0 2 3 0 3 3 1 分 类 于 a i ， 基 础 阅 读 次 数 ： ： 1 2 … 1 0 备 案 号 ： 粤 I C P 备 1 6 1 0 7 0 2 1 号 1 粤 I C P 备 1 6 1 0 7 0 2 1 号 © 2 0 2 4 l u o c h e n x u n . c o m 0 % T h e m e N e x T w o r k s b e s t w i t h J a v a S c r i p t e n a b l e d

站点概括

关于www.luochenxun.com说明：
www.luochenxun.com由网友主动性提交被0401导航库整理收录的，0401导航库仅提供www.luochenxun.com的基础信息并免费向大众网友展示，www.luochenxun.com的是IP地址：120.77.59.32 [中国广东深圳 阿里云]，www.luochenxun.com的百度权重为0、百度手机权重为0、百度收录为0条、360收录为0条、搜狗收录为0条、谷歌收录为0条、百度来访流量大约在-之间、百度手机端来访流量大约在-之间、www.luochenxun.com的备案号是登录可见、备案人叫登录可见、被百度收录的关键词有0个、手机端关键词有0个、该站点迄今为止已经创建9年3天。

内容声明：

1、本站收录的内容来源于大数据收集，版权归原网站所有！
2、本站收录的内容若侵害到您的利益，请联系我们进行删除处理！
3、本站不接受违规信息，如您发现违规内容，请联系我们进行清除处理！
4、本文地址：https://www.dhk0401.com/huliandh/336306.html，复制请保留版权链接！

---