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Fastai深度学习课程的八大最佳实践

去年九月,我参加了《Practical Deep Learning for Coders(第一部分)》的课堂,由Fastai社区的Jeremy Howard教授,它将于2018年1月份可在慕课网上线。经过七周的时间,我学会了很多技能: 1.使用预训练模型构建世界一流的图像分类器; 2.从调查过的数据集中构建语言模型的情感分析工具; 3. 如何对结构化数据集进行深度学习; 4. 如何使用深度学习通过协同过滤构建构建推荐引擎。 上述工作都是通过Jupyter笔记本的高效接口以及PyTorch提供的fastai深度学习库来完成。本文介绍了这8种技术,在每种技术中,我将用较为简短的fastai代码片段概括其基本思想,并在括号内指出该技术是否普遍使用(在做图像识别和分类,自然语言处理,构建结构化数据或协同过滤时,深度学习是否适用?),或者具体

主成分分析PCA学习笔记

主成分分析(principal components analysis,PCA)是一个简单的机器学习算法,主要思想是对高维数据进行降维处理,去除数据中的冗余信息和噪声。算法:输入样本:$D=\left \{ x_{1},x_{2},\cdots ,x_{m}\right \}$ 低纬空间的维数 过程:·1:对所有样本进行中心化:$x_i\leftarrow x_i-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}x_i$;2:计算所有样本的协方差矩阵:$XX^T$;3:对协方差矩阵$XX^T$做特征值分解;4:取最大的${d}'$个特征值做所对应的特征向量$w_1,w_2,\cdots ,w_{d'}$.输出:投影矩阵$W=(w_1,w_2,\cdots ,w_{d'})$PCA算法主要用在图像的压缩,图像的融合,人脸识别上: PCA 在python的sklearn包中给出了PCA的接口: from sklearn.decomposition import PCA import numpy as np X=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1]...

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