目录1. 基本概念2. 2分类问题2. 多分类问题3. 多标签分类问题参考文章1. 基本概念2分类分类任务有两个类别，每个样本属于两个类别中的一个，标签0/1.比如：训练一个图像分类器，判断一张输入图片是否是猫。多分类分类任务有n个类别，每个样本属于n个类别中的一个，每个样本有且只有一个标签。比如：新闻文本分类，每个样本/新闻只有一个主题标签，如：政治、...

课程视频课程PPT吴恩达深度学习专项课程共分为五个部分，本篇博客将介绍第一部分神经网络和深度学习专项的第四周课程：深层神经网络，深层指的是多隐藏层神经网络。截止目前我们已经学习了单隐层神经网络和逻辑回归的前向/反向传播，向量化以及随机初始化参数的重要性等内容。本周我们会把之前学的内容组合起来，构建深层神经网络。目录1.深层神经网络2.深层网络中的前向传播3.核对矩阵的维数...

本文翻译自 A (Long) Peek into Reinforcement Learning在本文中，我们将简要介绍强化学习（RL）这个领域，从基本概念到经典算法。近年来，人工智能（AI）领域出现了两个令人振奋的消息。 AlphaGo在围棋游戏中击败了最好的职业人类玩家。 之后扩展的算法AlphaGo Zero在没有人类知识监督学习的情况下，以100-0击败了AlphaGo。 在DOTA2 1v

目录1. 指定GPU编号2. 查看模型每层的输出情况3. 梯度裁剪4. 扩展单张图片的维度5. 独热编码6. 防止验证模型时爆显存7. 学习率衰减8. 冻结某些层的参数9. 对不同层使用不同的学习率1. 指定GPU编号方式1设置当前使用的GPU为0号设备：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"设置当前...

在LeNet提出后的将近20年里，神经⽹络⼀度被其他机器学习⽅法超越，如支持向量机。虽然LeNet可以在早期的⼩数据集上取得好的成绩，但是在更大的真实数据集上的表现并不尽如人意。⼀⽅面，神经⽹络计算复杂。虽然20世纪90年代也有过⼀一些针对神经网络的加速硬件，但并没有像之后GPU那样⼤量普及。因此，训练⼀个多通道、多层和有大量参数的卷积神经网络在当年很难完成。另⼀方面，当年研究者还没有⼤量深⼊研究

目录1. 二分类评价指标2. 多分类评价指标3. 总结1. 二分类评价指标常用的二分类评价指标包括准确率、精确率、召回率、F1-score、AUC、ROC、P-R曲线、MCC等混淆矩阵2分类问题的混淆矩阵是2*2的，通常以关注的类为正类，另一个类为负类，分类器在数据集上的预测或者正确或者不正确，我们有4种情况：1）TP:True Positive，实际为正类并预测为正...

本章到目前为止介绍的都是数据的重排。另一类重要操作则是过滤、清理以及其他的转换工作。目录1. 移除重复数据2. 利用函数或映射进行数据转换3. 替换值4. 重命名轴索引5. 离散化和面元划分6. 检测和过滤异常值7. 排列和随机采样8. 计算指标/哑变量1. 移除重复数据DataFrame中出现重复行有多种原因。下面就是一个例子:data = pd...

本篇博客所有示例使用Jupyter NoteBook演示。Python数据处理系列笔记基于：Python数据科学手册电子版下载密码：ovnh示例代码 下载密码:02f4目录一、Matplotlib常用技巧1.导入Matplotlib2.设置绘图样式3.用不用show()?如何显示图形4.将图形保存为文件二、两种画图接口1.MATLAB风格接口...

1. 参照图3.1，在2维空间中给出实例点，画出k为1和2时的k近邻法构成的空间划分（决策区域），并对其进行比较，体会k值选择与模型复杂度及预测准确率的关系。import numpy as npfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifierimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotl...

原文地址论文《RUDDER: Return Decomposition for Delayed Rewards》最近，通过复杂的策略游戏，需要model-free强化学习的具有延迟奖励的任务引起了很多关注。例如，DeepMind目前专注于延迟奖励游戏《夺旗》和《星际争霸》，而微软则在搭建Marlo环境，Open AI宣布了Dota 2的成就。使用无模型的强化学习来掌握这些具有延迟奖励的游戏带来了巨