logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

[机器学习与深度学习] - No.2 遗传算法原理及简单实现

遗传算法(Genetic Algorithm),顾名思义,就是模拟物种进化的过程,遵循“物竞天择,适者生存”的原则,随机化搜索的算法。遗传算法模拟种群演化过程,经历“选择”,“基因交叉”,“变异”等过程。遗传算法不保证一定能得到解,如果有解也不保证找到的是最优解,但若干代以后,理想状态下,染色体的适应度可能达到近似最优的状态。遗传算法的最大优点就是,我们不需要知道怎么去解决一个问题,获得最优解..

[机器学习与深度学习] - No.3 机器学习中的性能度量指标

机器学习中的性能度量指标对机器学习、深度学习中的学习器的泛化性能进行评估,不仅仅需要有效可行的实验方法,还需要有衡量模型泛化能力的评价标准。这就是性能度量指标。在回归任务中,我们使用均方误差来衡量性能;在分类任务中,我们使用错误率、精度、查全率、查准率、F1度量、P-R曲线、ROC-AUC等指标来衡量模型。本文重点记录了分类任务的度量指标。我们假设在预测任务中:给定样例集合D=(x1,x1),..

[机器学习与深度学习] - No.5 ILSVRC2012_img_val数据集的使用

ILSVRC2012_img_val数据集的使用在之前使用Imagenet 2012的Validation数据集的时候,遇到了数据集图片和下载的标签文件不对应的问题,困扰了一段时间,后来终于解决了,在这里记录一下。ILSVRC2012_img_val数据的正确姿势:下载数据集和正确的label:下载数据集:数据集地址:http://www.image-net.org/challeng...

[机器学习与深度学习] - No.3 机器学习中的性能度量指标

机器学习中的性能度量指标对机器学习、深度学习中的学习器的泛化性能进行评估,不仅仅需要有效可行的实验方法,还需要有衡量模型泛化能力的评价标准。这就是性能度量指标。在回归任务中,我们使用均方误差来衡量性能;在分类任务中,我们使用错误率、精度、查全率、查准率、F1度量、P-R曲线、ROC-AUC等指标来衡量模型。本文重点记录了分类任务的度量指标。我们假设在预测任务中:给定样例集合D=(x1,x1),..

[机器学习与深度学习] - No.2 遗传算法原理及简单实现

遗传算法(Genetic Algorithm),顾名思义,就是模拟物种进化的过程,遵循“物竞天择,适者生存”的原则,随机化搜索的算法。遗传算法模拟种群演化过程,经历“选择”,“基因交叉”,“变异”等过程。遗传算法不保证一定能得到解,如果有解也不保证找到的是最优解,但若干代以后,理想状态下,染色体的适应度可能达到近似最优的状态。遗传算法的最大优点就是,我们不需要知道怎么去解决一个问题,获得最优解..

[机器学习与深度学习] - No.1 基于Negative Sampling SKip-Gram Word2vec模型学习总结

基于Negative Sampling SKip-Gram Word2vec模型学习总结1. Word2vec简介Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型,它被大量地用在自然语言处理(NLP)中。那么它是如何帮助我们做自然语言处理呢?Word2Vec其实就是通过学习文本来用词向量的方式表征词的语义信息。Word2vec的结果是为了获得Word Embedd...

#自然语言处理#nlp#机器学习
[机器学习与深度学习] - No.5 ILSVRC2012_img_val数据集的使用

ILSVRC2012_img_val数据集的使用在之前使用Imagenet 2012的Validation数据集的时候,遇到了数据集图片和下载的标签文件不对应的问题,困扰了一段时间,后来终于解决了,在这里记录一下。ILSVRC2012_img_val数据的正确姿势:下载数据集和正确的label:下载数据集:数据集地址:http://www.image-net.org/challeng...

[Spring实战系列] - No.12 Java配置 SpringMVC + Spring Security + Hibernate 多用户登录

之前我们使用XML文件写了一个简单的Spring Security登录的小例子,在这篇文章中,我们基于Hibernate连接数据库来持久化我们的用户信息,实现多用户角色登录。1. 我们需要写些什么?a.配置一个Spring Servletb.将Spring Security加载到上下文中,设置Security的启动器c.配置Hibernated.编写用户实体e.编写我们用户

#hibernate
到底了