前馈神经网络与反向传播算法（推导过程）

用神经网络来训练语言模型的思想最早由百度 IDL （深度学习研究院）的徐伟提出[1],NNLM（Nerual Network Language Model）是这方面的一个经典模型，具体内容可参考 Bengio 2003年发表在JMLR上的论文[2]1. 模型原理训练集数据是一组词序列w1 w_{1 }…wTw_{T},wt∈Vw_{t} \in V。其中 VV 是所有单词的集合（即词典），ViV_

1. SGDBatch Gradient Descent在每一轮的训练过程中，Batch Gradient Descent算法用整个训练集的数据计算cost fuction的梯度，并用该梯度对模型参数进行更新：Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)\Theta = \Theta -\alpha \cdot \triangledown_\Theta J(\Theta )优点:cost fuction若为凸函数，能

1. CNN的起源1962年，Hubel和Wiesel等通过对猫的大脑视觉皮层系统的研究，提出了感受野的概念，并进一步发现了视觉皮层通路中对于信息的分层处理机制，由此获得了诺贝尔生理学或医学奖。Hubel DH, Wiesel TN. Receptive fields, binocular interaction and functional architecture in the ca

前馈神经网络一个简单的3层神经网络模型例子如下，圆圈表示神经网络的输入，“+1”的圆圈被称为偏置节点。神经网络最左边的一层叫做输入层,包含3个输入单元，最右的一层叫做输出层。中间所有节点组成的一层叫做隐藏层,包含3个神经元。 前馈神经网络与反向传播算法请参考Feedforward Neural Network手写数字识别MNIST数据集的格式与数据预处理代码input_data.py的讲解请参考

1. 基本概念所谓决策树，顾名思义，就是一种树，一种依托于策略抉择而建立起来的树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象特征属性与对象目标值之间的一种映射关系。决策树仅有单一输出，如果有多个输出，可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出。，下图给出了决策树的一个简单例子：决策树分为分类树和回归树两种，分类树对离散变量做决策，输出是样本的预测类别；回归树对连续变量做决策，输

数据预处理和特征选择是数据挖掘与机器学习中关注的重要问题，坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征工程就是将原始数据转化为有用的特征，更好的表示预测模型处理的实际问题，提升对于未知数据的预测准确性。下图给出了特征工程包含的内容：本文数据预处理与特征选择的代码均采用sklearn所提供的方法，并使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征

数据预处理和特征选择是数据挖掘与机器学习中关注的重要问题，坊间常说：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已。特征工程就是将原始数据转化为有用的特征，更好的表示预测模型处理的实际问题，提升对于未知数据的预测准确性。下图给出了特征工程包含的内容：本文数据预处理与特征选择的代码均采用sklearn所提供的方法，并使用sklearn中的IRIS（鸢尾花）数据集来对特征

1. 背景知识1.1随机过程随机过程是随机变量的集合，其在随机变量的基础上引入时间的概念（可简单理解为随机变量关于时间的函数）。例如，x1(t),x2(t),x3(t),x4(t)x_1(t),x_2(t),x_3(t),x_4(t) 都是时间的函数，我们将其称为样本函数，样本函数的集合便是一个随即过程。其定义如下：设：(Ω,F,P)(Ω, F , P )为一概率空间，集合TT 为一指标集合。如果

1. Denoising Autoencoder在神经网络模型训练阶段开始前，通过Autoencoder对模型进行预训练可确定编码器WW的初始参数值。然而，受模型复杂度、训练集数据量以及数据噪音等问题的影响，通过Autoencoder得到的初始模型往往存在过拟合的风险。关于Autoencoder的介绍请参考：自动编码器（Autoencoder）。在介绍Denoising Autoencoder（降