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优达学城深度学习之三(下)——卷积神经网络

一、One—Hot编码 计算机在表示多结果的分类时,使用One-Hot编码是比较常见的处理方式。即每个对象都有对应的列。 二、最大似然率 下面是两幅图像,比较两幅图像,试通过概率的方法来讨论一下为什么右边的模型会更好。 假设第一幅图像的每个点是对应颜色的概率为下图: 如果假设点的颜色是相互独立的,则整个图表的概率为相互乘积:0.6*0.1*0.7*0.2=0.0084,低于1% 第二个图概率如下图所示: 则整个图表的概率为相互乘积:0.6*0.8*0.9*0.7=0.3024约等于30%。由此可知,右边的模型更靠谱。 如果我们可以通过一种方式最大化这个概率,则这种方法叫最大似然法。 三、最大化概率 3.1 交叉熵1:损失函数 对他们每个点的概率进行对数运算,然把他们的相反数进行求和,我们称之为交叉熵。好的模型交叉熵比较低,坏的模型交叉熵会比较高。如下图的两个模型。 我们遇到了某种规律,概率和误差函数之间肯定有一定的联系,这种联系叫做交叉熵。这个概念在很多领域都非常流行,包括机器学习领域。下图表示三个门后面有礼物的概率,分别为0.8、0.7、0.1,当后面有礼物时,yi=1,所以交叉熵如...

机器学习 | R语言中的方差分析汇总

方差分析,是统计中的基础分析方法,也是我们在分析数据时经常使用的方法。下面我总结一下R语言如何对常用的方差分析进行操作。 1. 方差分析的假定 上面这个思维导图,也可以看出,方差分析有三大假定:正态,独立和齐次,如果不满足,可以使用广义线性模型或者混合线性模型,或者广义线性混合模型去分析。 本次我们的主题有: 2. 数据来源 这里,我们使用的数据来源于R包agridat,它是讲农业相关的论文,书籍中相关的数据收集在了一起,更加符合我们的背景。 包的下载地址:https://cran.r-project.org/web/packages/agridat/index.html 包的介绍 agridat: Agricultural Datasets Datasets from books, papers, and websites related to agriculture. Example graphics and analyses are included. Data come from small-plot trials, multi-environment trials, unif...

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