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吴恩达《深度学习》第一门课(2)神经网络的编程基础

2.1二分类 (1)以一张三通道的64×64的图片做二分类识别是否是毛,输出y为1时认为是猫,为0时认为不是猫: y输出是一个数,x输入是64*64*3=12288的向量。 (2)以下是一些符号定义(数据集变成矩阵之后进行矩阵运算代替循环运算,更加高效) x:表示一个nx维数据,维度为(nx,1) y:表示输出结果,取值为(0,1); (x(i),y(i)):表示第i组数据; X=[x(1),x(2),……,x(m)]:表示按列将所有的训练数据集的输入值堆叠成一个矩阵;其中m表示样本数目; Y=[y(1),y(2),……,y(m)]:表示所有输入数据集对于的输出值,其维度为1×m; 2.2逻辑回归 (1)逻辑回归的输出值是一个概率,算法思想如下: (2)激活函数使用sigmoid,它使得输出值限定在0到1之间,符合概率的取值。 (3)关于偏置项(偏差)b,可将其变成θ0,对应的x0恒定为1,如下所示: 2.3逻辑回归的代价函数 (1)损失函数(针对单个样本): (2)代价函数(针对全部训练样本): 2.4梯度下降法 (1)下图中左边为凸函数,右边为非凸函数,逻辑回归中代价函数为凸函数,...

使用Pandas: str.replace() 进行文本清洗

前段时间参加了Kaggle上的Mercari Price Suggestion Challenge比赛,收获良多,过些时候准备进行一些全面的总结,本篇文章先谈一个比赛中用到的小技巧。 这个比赛数据中有一个特征叫做 "item_description",大致是一些商品描述,比如什么时候买的、新旧程度如何、什么牌子的等等。因为大部分都是Mercari这个网站(这个类似于国内的二手商品交易网站)上的用户自己填的商品描述,所以是极尽杂乱之能事,会出现很多夸张的符号,比如这样: 另外的一大问题是用语规范不统一,比如 $1.100 和 $1.1 其实是一个意思,然而在对文本进行特征提取时就会被当成两个特征,这会使特征变得过于稀疏,对模型的效果也会产生影响。所幸Pandas中提供了str.replace()这个方法,可以高效处理此类问题。 str.replace()的作用基本与re.sub()等同,区别在于re.sub()一次只能处理一个字符串,而str.replace()可以一次处理一整个Series,因而效率要高很多。str.replace()的正式形式为 Series.str.replace(...

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