上节课我们主要对深度学习（Deep Learning）的概念做了简要的概述。我们先从房价预测的例子出发，建立了标准的神经网络（Neural Network）模型结构。然后从监督式学习入手，介绍了Standard NN，CNN和RNN三种不同的神经网络模型。接着介绍了两种不同类型的数据集：Structured Data和Unstructured Data。最后，我们解释了近些年来深度学习性能优于传统机器学习的原因，归结为三个因素：Data，Computation和Algorithms。本节课，我们将开始介绍神经网络的基础：
逻辑回归（Logistic Regression）。通过对逻辑回归模型结构的分析，为我们后面学习神经网络模型打下基础。
其实逻辑回归问题可以看成是一个简单的神经网络，只包含一个神经元。这也是我们这里先介绍逻辑回归的原因。
梯度下降算法能够保证每次迭代w和b都能向着J(w,b)全局最小化的方向进行。其数学原理主要是运用泰勒一阶展开来证明的。
这一部分的内容非常简单，Andrew主要是给对微积分、求导数不太清楚的同学介绍的。梯度或者导数一定程度上可以看成是斜率。关于求导数的方法这里就不再赘述了。
Andrew给出了更加复杂的求导数的例子，略。
整个神经网络的训练过程实际上包含了两个过程：正向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back Propagation）。正向传播是从输入到输出，由神经网络计算得到预测输出的过程；反向传播是从输出到输入，对参数w和b计算梯度的过程。下面，我们用计算图（Computation graph）的形式来理解这两个过程。
上一部分介绍的是计算图的正向传播（Forward Propagation），下面我们来介绍其反向传播（Back Propagation），即计算输出对输入的偏导数。
则梯度下降算法可表示为：
采用二分法求函数极大值和极小值。xaml代码： <Grid> <StackPanel> <Button Name="colum" Width="120" Height="30" Margin="30,30,0,0" Click="colum_Click">计算最大值</Button>
1. 冒泡排序 (Bubble Sort)概述：冒泡排序是一种简单的排序算法，通过多次遍历待排序的数组，比较相邻元素并将较大的元素逐步“冒泡”到末尾。优缺点：优点：实现简单，容易理解。稳定排序。缺点：平均和最坏时间复杂度为 O(n²)，效率较低。应用场景：适合小规模数据的排序。代码示例（C#）：using System;class Program{ static void Bubb
二分查找是一种在`有序`数组中查找特定元素的算法。它的基本思想是通过将数组分成两半，逐步缩小查找范围，直到找到目标元素或确定目标元素不存在。
# 教你实现机器学习二分类模型在今天的教程中，我将帮助你从零开始实现一个机器学习二分类模型。这将涉及到多个步骤和相关代码，接下来我们将一步一步地进行讲解。## 整体工作流程我们可以把整个流程分为以下几个步骤：| 步骤 | 描述 ||---------------|------------
二元分类1）什么是二元分类？二元分类又称逻辑回归，是将一组样本划分到两个不同类别的分类方式。2）如何实现二元分类逻辑回归属于广义线性回归模型，使用线性模型计算函数值，在通过逻辑函数将联系值进行离散化处理。逻辑函数又称sigmoid函数，表达式为： 该函数能将的值压缩到(0,1)区间，通过选取合适的阈值，转化为两个离散值(大于0.5为1，小于0.5为0)朴素贝叶斯分类1）贝叶斯定理贝叶斯定理描述为：
分类属于监督学习算法，是指根据已有的数据和标签（分类）进行学习，预测未知数据的标签。分类问题的目标是预测数据的类别标签（class label），可以把分类问题划分为二分类和多分类问题。二分类是指在两个类别中选择一个类别，在二分类问题中，其中一个类别称作正类（positive class），另一个类别称作反类（negative class），比如判断垃圾邮件。多分类问题是指从多个分类中选择一个类别
分类算法–逻辑回归与二分类 逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。由于算法的简单和高效。在实际中应用非常广泛。逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号 &n
前言该文只作为个人懒得每次都百度这个指标问题，收藏东西又太多不好翻找所作总结，仅供参考1 混淆矩阵混淆矩阵预测正例预测反例真实正例TP（真正例）FN（假反例）真实反例FP（假正例）TN（真反例）1.1 二分类问题的预测结果可以根据情况分成以下四类：真正例（True Positive）：预测值为1，真实值为1假正例（False Positive）：预测值为1，真实值为0真反例（True Negati
目录1 二分类模型评估1.1 混淆矩阵1.1.1 ACC1.1.2 PPV1.1.3 TPR1.1.4 FPR1.1.5 F-Score1.1.6 小结 1 二分类模型评估1.1 混淆矩阵在完成机器学习建模之后，我们需要用一些指标，来度量模型性能的好坏（即模型的泛化能力），以便对比不同模型，从而知道哪个模型相对好，哪个模型相对差，并通过这些指标来进一步调参逐步优化模型。对于分类和回归两类
在机器学习分类模型的建立过程中，根据目标变量的取值分布不同，可以分为二分类模型与多分类模型。在信贷风控中，例如申请信用评估、客户流失分析等模型应用属于二分类场景，信用风险评级、客户价值分层模型应用等属于多分类场景。虽然二者同属分类场景模型，可以解决样本数据的类别划分问题，但在模型训练的算法参数、模型实践的输出结果等方面，必然存在着对数据分析与业务理解的差异，尤其是针对模型效果的评估，在具体指标的实
如何处理训练集在神经网络的计算中，通常先有一个前向传播(前向暂停 forward pause)，接着有一个反向传播（反向暂停 backward pause）的步骤。逻辑回归：一个用于二分类的算法以猫的识别为例图片（64X64像素）在计算机中的保存：三个64X64的矩阵,对应R,G,B三种像素的强度值。定义一个特征向量，线性存储所有像素值，总维度是64X64X3。输入是X（mXnx），输出Y（取值
二分类-深度学习2.1-吴恩达老师课程介绍案例符号定义 仅作为个人学习记录介绍当实现一个神经网络的时候，我们需要知道一些非常重要的技术和技巧。例如有一个包含个样本的训练集，你很可能习惯于用一个for循环来遍历训练集中的每个样本，但是当实现一个神经网络的时候，我们通常不直接使用for循环来遍历整个训练集，所以在这周的课程中你将学会如何处理训练集。 另外在神经网络的计算中，通常先有一个叫做前向暂停(
二分类问题本文用到的符号约定：假如我们想识别一幅图片是不是猫。也就是说，训练一个分类器，输入一幅图片，用特征向量x x 表示，输出是不是猫，用yy=0或1表示。 一幅图片在电脑中以R、G、B三个矩阵来表示，每个矩阵维度和图片维度一致。如果图片分辨率为64*64，那么每个矩阵都是64*64。 那么创建特征向量x
二分类问题模型指标本文旨在介绍比较在二分类模型中，常用的几个模型评估指标，包括：准确率，召回率，F1-score，ROC，AUC，MSE等1.简单概念2. 准确率P 召回率R和 F1值准确率（Precision） P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比例。召回率（Recall） R=TP/(TP+FN)。通俗地讲，就是预测为正例的数据占实际为正例数据的比
禁止转载，谢谢！分类模型作为使用场景最为广泛的机器学习模型，常用的二分类模型的模型评估指标有准确率（Accuracy），召回率（Recall）、F1指标（F1-Score）、受试者特征曲线（ROC-AUC）、KS曲线等一、二分类混淆矩阵（Confusion matrix）与F1-Score准确率 整体来看，准确率作为最为通用，也是较好的理解评估指标；但同时也存在一定的局限： 一方面主要体现在
机器学习中按照目的不同可以分为两大类：回归和分类。逻辑回归就是完成分类任务。多讨论二分类和多分类问题。二分类问题可以分为线性可分和线性不可分。在做回归问题的时候，经常做确定性的判别模型。在做分类问题的时候，这种函数一定是不可微的。在分类问题中，看到更多是概率判别模型。当我们在谈论分类指标的时候，例如二分类问题softmax回归模型的从零开始实现，实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数
最近闲起来了，总结一些之前用过的东西吧。大家参考就好，非专业学者。在做二分类问题时，我们通常只要用sofamax或者sigmod最后在输出层分类就好。这个就是深度学习的优越性，你可以不用了解原理，所以本人就是渣在这边，可以吧模型训练出很好的效果，但是对于算法理解还是不到位的。使用paddlepaddle框架可以很简单的进行分类，如下：#定义前向传播def forward(): x = f
目录一、什么是二分类二、案例分析 三、总结一、什么是二分类 二分类问题就是简单的“是否”、“有无”问题，分类问题是机器学习中非常重要的一个课题。现实生活中有很多实际的二分类场景，如对于借贷问题，我们会根据某个人的收入、存款、职业、年龄等因素进行分析，判断是否进行借贷；对于一封邮件，根据邮件内容判断该邮件是否属于垃圾邮件。二、案例分析 我们之前的学习都是围绕回归来进行的
在当今数字化时代，云计算已成为企业存储、处理和管理数据的核心平台。然而，随着数据向云端迁移，其安全风险也随之增加。加密作为保障数据机密性、完整性和可用性的关键技术，在云环境中扮演着至关重要的角色。面对种类繁多的加密方法，如何选择最适合自身业务需求的方案，成为组织必须认真思考的问题。本文将从多个维度探 ...
1. 背景知识 常说的 bankConflict 指的在共享内存的 store load 过程中产生。 共享内存位于 L1TexCache 上，使用场景通常为从 GlobalMemeory store to SharedM，sharedM load to register。 共享内存的硬件实现：为实 ...
DeploySharp：面向C#开发者的跨平台模型部署框架 DeploySharp是一款专为C#开发者设计的深度学习模型部署框架，支持OpenVINO和ONNX Runtime推理引擎，兼容YOLOv5-v12全系列模型以及Anomalib等主流模型。该框架采用模块化设计，通过核心命名空间Deplo... ...