深度神经网络的优化技巧
深度神经网络的优化技巧
引起：剑启郁兰 2019-08-05 21:36:30
1、 深度神经网络主要要素结构
2、神经网络优化技巧框图
3、数据预处理部分
4、权重初始化部分
5、批量归一化部分
6、优化方法部分
7、激活函数部分
8、正则化和超参设置部分
#refplus, #refplus li{
padding:0;
margin:0;
list-style:none;
}；
document.querySelectorAll(".refplus-num").forEach((ref) => {
let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,'');
let refel = document.querySelector(refid);
let refnum = refel.dat ...
➃ 线性回归模型：样条回归
【摘要】 样条回归
【原文】
【see also】 《高斯过程的可视化探索》； 《稀疏高斯过程及其推断》； 《深度高斯过程》
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1 样条回归
#refplus, #refplus li{
padding:0;
margin:0;
list-style:none;
}；
document.querySelectorAll(".refplus-num").forEach((ref) => {
let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,'');
let refel = document.querySelector(refid);
let refnum = refel.dataset.num;
let ref_content = refel.inne ...
④ 线性回归模型：套索回归
其中是一个函数，我们将调用反向链接函数。有许多反向链接函数可供选择；可能最简单的是恒等函数。这是一个返回与其参数相同的值的函数。第3章“线性回归建模”中的所有模型都使用了单位函数，为简单起见，我们只是省略了它。身份功能本身可能不是很有用，但它允许我们以更统一的方式考虑几种不同的模型。
套索回归
#refplus, #refplus li{
padding:0;
margin:0;
list-style:none;
}；
document.querySelectorAll(".refplus-num").forEach((ref) => {
let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,'');
let refel = document.querySelector(refid);
let refnum = ...
④ 线性回归模型：岭回归
其中是一个函数，我们将调用反向链接函数。有许多反向链接函数可供选择；可能最简单的是恒等函数。这是一个返回与其参数相同的值的函数。第3章“线性回归建模”中的所有模型都使用了单位函数，为简单起见，我们只是省略了它。身份功能本身可能不是很有用，但它允许我们以更统一的方式考虑几种不同的模型。
岭回归
#refplus, #refplus li{
padding:0;
margin:0;
list-style:none;
}；
document.querySelectorAll(".refplus-num").forEach((ref) => {
let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,'');
let refel = document.querySelector(refid);
let refnum = ...
④ 线性回归模型：最小二乘线性回归
其中是一个函数，我们将调用反向链接函数。有许多反向链接函数可供选择；可能最简单的是恒等函数。这是一个返回与其参数相同的值的函数。第3章“线性回归建模”中的所有模型都使用了单位函数，为简单起见，我们只是省略了它。身份功能本身可能不是很有用，但它允许我们以更统一的方式考虑几种不同的模型。
样条回归
#refplus, #refplus li{
padding:0;
margin:0;
list-style:none;
}；
document.querySelectorAll(".refplus-num").forEach((ref) => {
let refid = ref.firstChild.href.replace(location.origin+location.pathname,'');
let refel = document.querySelector(refid);
let refnum = ...
③ 逻辑斯谛回归
其中是一个函数，我们将调用反向链接函数。有许多反向链接函数可供选择；可能最简单的是恒等函数。这是一个返回与其参数相同的值的函数。第3章“线性回归建模”中的所有模型都使用了单位函数，为简单起见，我们只是省略了它。身份功能本身可能不是很有用，但它允许我们以更统一的方式考虑几种不同的模型。
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线性回归模型
在上一章中，我们使用输入变量的线性组合来预测输出变量的平均值。我们假设后者为高斯分布。在许多情况下都可以使用高斯分布，但对于其他许多情况，选择不同的分布可能更明智；当我们用 ttt 分布替换高斯分布时，我们已经看到了一个这样的例子。在本章中，我们将看到更多使用高斯分布以外分布的明智例子。正如我们将了解到的，存在一个通用的主题或模式，可将线性模型推广到许多问题。在本章中，我们将探讨：
广义线性模型
Logistic回归和逆链接函数
简单Logistic回归
多元Logistic回归
Softmax函数和多项Logistic回归
Poisson回归
零膨胀Poisson回归
4.1 广义线性模型
本章的核心思想之一相当简单：为了预测输出变 ...
➁ 朴素贝叶斯分类器
朴素贝叶斯分类器
线性判别分析 LDA (Linear Discriminant Analysis) 又称为 Fisher 线性判别，是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本都是有类别输出的，这点与 PCA（无监督学习）不同。LDA 在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。
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1. LDA 的思想
LDA 的思想是：最大化类间均值，最小化类内方差。意思就是将数据投影在低维度上，并且投影后同种类别数据的投影点尽可能的接近，不同类别数据的投影点的中心点尽可能的远。
我们先看看最简单的情况。假设我们有两类数据 分别为红色和蓝色，如下图所示，这些数据特征是二维的，我们希望将这些数据投影到一维的一条直线，让每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而红色和蓝色数据中心之间的距离尽可能的大。
上图提供了两种投影方式，哪一种能更好的满足我们的标准呢？从直观上可以看出，右图要比左图的投影效果好，因为右图的黑色数据和蓝色数据各个较为集中，且类别之间的距离明显。左图则在边界 ...
➀ 线性判别分析
线性判别分析 LDA (Linear Discriminant Analysis) 又称为 Fisher 线性判别，是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本都是有类别输出的，这点与 PCA（无监督学习）不同。LDA 在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。
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1. LDA 的思想
LDA 的思想是：最大化类间均值，最小化类内方差。意思就是将数据投影在低维度上，并且投影后同种类别数据的投影点尽可能的接近，不同类别数据的投影点的中心点尽可能的远。
我们先看看最简单的情况。假设我们有两类数据 分别为红色和蓝色，如下图所示，这些数据特征是二维的，我们希望将这些数据投影到一维的一条直线，让每一种类别数据的投影点尽可能的接近，而红色和蓝色数据中心之间的距离尽可能的大。
上图提供了两种投影方式，哪一种能更好的满足我们的标准呢？从直观上可以看出，右图要比左图的投影效果好，因为右图的黑色数据和蓝色数据各个较为集中，且类别之间的距离明显。左图则在边界处数据混杂。以上就 ...