機器學習工程師 - Udacity 深度學習
一、神經網絡
1.為了進行梯度下降,誤差函數不能是離散的,而必須是連續的。誤差函數必須是可微分的。同時,要將離散預測變成連續預測,方法是將激活函數從階躍函數變成S函數。
2.最大似然法:選出實際發生的情況所對應的概率更大的模型。
3.交叉熵(損失函數):將得到的概率取對數,對它們的相反數進行求和。準確的模型得到較低的交叉熵。
交叉熵可以告訴我們兩個向量是相似還是不同。
4.Logistic回歸(對數幾率回歸)
機器學習中最熱門和最有用的算法之一,也是所有機器學習的基石。基本上是這樣的:
1)獲得數據;
2)選擇一個隨機模型;
3)計算誤差;
4)最小化誤差,獲得更好的模型;
5)完成!
計算誤差函數:
5.感知器算法和對數概率很相似,分類錯誤的點都會告訴直線靠近點,不同的是對於分類正確的點,感知器算法會說什麽也不要做,而對數概率會說遠離它。
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