機器學習中常用的傳遞函式總結

阿新 • • 發佈：2019-01-16

傳遞函式是在神經網路中用到的，在這裡先列舉一下：

函式名稱	對映關係	影象	縮寫	說明
階梯函式	a=0,n<=0 a=1,n>0		Step	n大於等於0時，輸出1，否則輸出0
符號函式	a=-1,n<0 a=1,n>=0		Sgn	n大於等於 0時，輸出1，否則輸出-1
線性函式	a=n		Linear	n本身就是神經元輸出
飽和線性函式	a=0,n<0 a=n,0<==n<=1 a=1,n>1		Ramp	n小於0時，輸出0， n在0到1 區間時，輸出n， n大於1時，輸出1
對數S形函式	a=1/(1+exp(-n))		Sigmoid	有界函式，無論n如何，輸出永遠在（0,1）區間 n→負無窮： a=0 n→正無窮： a=1
雙曲正切 S形函式	\[a=\frac{e^{n}-e^{-n}}{e^{n}+e^{-n}}\]		Tanh	有界函式，無論n如何，輸出永遠在（-1,1）區間 n→負無窮： a=-1 n→正無窮： a=1

1. 損失函式損失函式（Loss function）是用來估量你模型的預測值 f(x)f(x)值。 2. 常用損失函式常見的損失誤差有五種： 1. 鉸鏈損失（Hinge Loss）：主要用於支援向量機（SVM）中

損失函式（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，它是一個非負實值函式,通常使用L(Y, f(x))來表示，損失函式越小，模型的魯棒性就越好。損失函式是經驗風險函式的核心部分，也是結構風險函式重要組成部分。模型的結構風險函式包括

幾乎所有的機器學習演算法最後都歸結為求解最優化問題，以達到我們想讓演算法達到的目標。為了完成某一目標，需要構造出一個“目標函式”來，然後讓該函式取極大值或極小值，從而得到機器學習演算法的模型引數。如何構造出一個合理的目標函式，是建立機器學習演算法的關鍵，一旦目標函式確定，接下

傳遞函式是在神經網路中用到的，在這裡先列舉一下：函式名稱對映關係影象縮寫說明階梯函式 a=0,n<=0 a=1,n>0 Step n大於等於0時，輸出1，否則輸

圖片摘自高揚，衛崢所著的《白話深度學習與TensorFlow》啟用函式(activation function)——也有翻譯成激勵函式，變換函式的，是神經元中重要的組成部分，如果不用激勵函式，每一層輸出都是上層輸入的線性函式，無論神經網路有多少層，輸出都是輸入的線性組合，

參考：http://www.shuju.net/article/MDAwMDAyM4DM0.html 在垃圾郵件分類器專案中，隨機森林被用作最終的分類器模型。面試官可能會就此提出以下問題：為什麼選擇隨機森林而非其他模型，比如樸素貝葉斯或者支援向量機。一般來說，面試者可以從數

寫在前面的話都是什麼鬼,為什麼學校的洗手液和老闆用的沐浴乳是一個味道的,我現在在敲程式碼,整個手上都瀰漫著一股老闆的味道,深深的恐懼感油然而生 1.基本概念監督學習(supervised learning) 分類問題資料是有標籤的無監督

1、numpy.nonzeros() 返回非0元素的索引如果是二維矩陣的話，返回兩個陣列。第一個陣列包含矩陣非0元素按從左到右從上到下在行上的索引，第二個陣列包含矩陣非0元素按從左到右從上到下在列上的索引 2、numpy.flatten() 返回矩

學習機器學習的時候有很的線性代數的知識，其中有一些矩陣向量求導的東西不是很熟悉，今天查了很久覺得做一個總結。定義1.梯度（Gradient） [標量對列向量微分] 設是一個變數為的標量函式，其中。那麼定義對的梯度為: 定義2. 海森矩

核函式的含義是兩個輸入變數的相似度，描述相似度的方法有很多種，就本人的專案經驗來說用的最多的是相關係數和歐氏距離。本文對機器學習中常用的相似性度量進行了總結。作者：蒼梧連結：https://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/

我們在學習機器學習的時候，總是會看到一個概念——核，然後看到一堆公式。但是為什麼要核呢？核到底是啥玩意？雲裡霧裡。接下來，我們將要把“核”這個東西的神祕面紗一點點揭開。一、什麼是“核函式” 我們都知道，機器學習（神經網路）的一個很重要的目的，就是將資料分類。我們想象下面這個資料（圖1），在

機器學習中最重要的三個部分為網路結構、損失函式、優化策略。而其中以損失函式最難以理解，主要原因是需要較強的數學知識，其中用的最多的就是引數估計。所謂引數估計就是：對未知引數θ進行估計時，在引數可能的取值範圍內選取，使“樣本獲得此觀測值”的概率最大的引數作為θ的估計，這樣選定的有利於”

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損失函式（Loss Function ）是定義在單個樣本上的，算的是一個樣本的誤差，而代價函式（Cost Function ）是定義在整個訓練集上的，是所有樣本誤差的平均，也就是損失函式的平均，這給我們評價學習效果提供了一個標準，提出這個後下一步要做的就是不斷優化神經網路來減

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1、tf.shape()和x.get_shape().as_list()的使用 (1) tf.shape() 先說tf.shape()很顯然這個是獲取張量的大小的，用法無需多說，直接上例子吧！ import tensorflow as tf import numpy

1.離散值的處理：因為離散值的差值是沒有實際意義的。比如如果用0,1,2代表紅黃藍，1-0的差值代表黃-紅，是沒有意義的。因此，我們往往會把擁有d個取值的離散值變為d個取值為0,1的離散值或者將其對映為多維向量。 2.屬性歸一化：歸一化的目標是把各位屬