1，正规化：Regularization 发生overfitting 的一个重要原因可能是假设过于复杂了，我们希望在假设上做出让步，用稍简单的模型来学习，避免overfitting...

图像分类 所谓图像分类问题，就是已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。虽然看起来挺简单的，但这可是计算机视觉...

本作业的目标如下： 理解基本的图像分类流程和数据驱动方法（训练与预测阶段）。 理解训练、验证、测试分块，学会使用验证数据来进行超参数调优。 熟悉使用numpy来编写向量化代码。 实...

kaggle是数据挖掘与机器学习领域的常用网站，经常会有各种比赛，适合在数据挖掘与机器学习领域的实战提高。下面以CIFAR-10 - Object Recognition in I...

线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题。图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k-Nearest Neighbor （k-NN）分类器...

在上一节定义了从图像像素值到所属类别的评分函数（score function），该函数的参数是权重矩阵$W_i$。在函数中，数据$(x_i,y_i)$是给定的，不能修改。但是我们可...

在上一节中，我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分： 用于把原始像素信息映射到不同类别得分的得分函数/score function 用于评估参数W效果(评估该参数下每类得分和实际得...

问题描述与动机： 大家都知道的，其实我们就是在给定的图像像素向量x和对应的函数f(x)，然后我们希望能够计算f在x上的梯度(∇f(x)) 我们之所以想解决这个问题，是因为在神经网络...

单个神经元建模 神经网络算法领域最初是被对生物神经系统建模这一目标启发，但随后与其分道扬镳，成为一个工程问题，并在机器学习领域取得良好效果。我们可以这么理解这个模型：在信号的传导过...