通过这篇博客，你将清晰的明白什么是分类的正则化。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记，主要是用来分享一下我在机器学习中的学习笔记及一些感悟，也希望对你的学习有帮助哦！感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言！这一篇就更新一下《白话机器学习中的数学——分类的正则化》文章目录一、分类的正则化二、包含正则化项的表达式的微分一、分类的正则化在上一篇问文章中我们介绍了正则化，正则化是减少过拟合的有效手段。之前讨论的是回归的情况，对于分类也可以应用正则化，大家还记得逻辑回归的目标函数吗？也就是对数似然函数：分类也是在这个目标函数中增加正则化项就行了，道理是相同的。注意一下前面添加了负号，那么对数似然函数本来
目录前言1机器学习概述1.1机器学习简介1.1.1机器学习背景1.1.2机器学习简介1.1.3机器学习简史1.1.4机器学习主要流派1.2机器学习、人工智能和数据挖掘1.2.1什么是人工智能1.2.2什么是数据挖掘1.2.3机器学习、人工智能与数据挖掘的关系1.3典型机器学习应用领域1.3.1典型机器学习应用领域---艺术创作1.3.2典型机器学习应用领域---金融领域1.3.3典型机器学习应用领域---医疗领域1.3.4典型机器学习应用领域---自然语言处理1.3.5网络安全1.3.6工业领域1.3.7机器学习在娱乐行业的应用1.4机器学习算法分类1.4.1机器学习算法分类---监督学习 1
目录前言1机器学习概述1.1机器学习简介1.1.1机器学习背景1.1.2机器学习简介1.1.3机器学习简史1.1.4机器学习主要流派1.2机器学习、人工智能和数据挖掘1.2.1什么是人工智能1.2.2什么是数据挖掘1.2.3机器学习、人工智能与数据挖掘的关系1.3典型机器学习应用领域1.3.1典型机器学习应用领域---艺术创作1.3.2典型机器学习应用领域---金融领域1.3.3典型机器学习应用领域---医疗领域1.3.4典型机器学习应用领域---自然语言处理1.3.5网络安全1.3.6工业领域1.3.7机器学习在娱乐行业的应用1.4机器学习算法分类1.4.1机器学习算法分类---监督学习 1
机器学习的经典算法：朴素贝叶斯（naivebyes）分类贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。而朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类中最简单，也是常见的一种分类方法。一：贝叶斯原理朴素贝叶斯分类算法是一个典型的统计学习方法，主要的理论基础就是贝叶斯公式。贝叶斯公式定义如下所示：先验概率：通过经验来判断事情发生的概率。后验概率：后验概率就是发生结果之后，推测原因的概率。条件概率：事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率，表示为P(A|B)，读作“在B发生的条件下A发生的概率”。P（A|B）表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备多次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。另一方面，随着无人机自动化能力的逐步升级，它被广泛的应用于多种领域，如航拍、农业、植保、灾难评估、救援、测绘、电力巡检等。但同时由于无人机飞行高度低、获取目标类型多、以及环境复杂等因素使得对无人机获取的
基于卷积神经网络VGG实现水果分类识别一.前言二.模型介绍三.数据处理四.模型搭建4.1定义卷积池化网络4.2搭建VGG网络4.3参数配置4.4模型训练4.5绘制loss和acc图像五.模型评估六.模型预测七.总结资源百度飞桨系列文章：百度飞桨：春节写春联：你写上联，AI写下联百度飞桨：给出关键词，AI自动生成元宵节祝福~百度飞桨：（情人节特辑）想做就做，让爱豆对你说情话，过凡尔赛式情人节~关注专栏：百度飞桨一.前言随着人们生活质量的提高，世界各地的水果逐渐进入到大家的生活中，相较于人们日常的大众水果，可能会出现一些人们不认识的新品种，这个时候就需要对这一部分水果进行识别分类。二.模型介绍本案
目录2013：AlexNet和变分自动编码器2014：生成对抗网络2015年：ResNets和NLP的突破2016：阿尔法围棋2017：Transformer架构和语言模型2018：GPT-1、BERT和图形神经网络
B.Fu,S.Li,J.Wei,Q.Li,Q.WangandJ.Tu,“ANovelIntelligentGarbageClassificationSystemBasedonDeepLearningandanEmbeddedLinuxSystem,”inIEEEAccess,vol.9,pp.131134-131146,2021,doi:10.1109/ACCESS.2021.3114496.摘要垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。本文提出了一种基于深度学习和嵌入式Linux系统
B.Fu,S.Li,J.Wei,Q.Li,Q.WangandJ.Tu,“ANovelIntelligentGarbageClassificationSystemBasedonDeepLearningandanEmbeddedLinuxSystem,”inIEEEAccess,vol.9,pp.131134-131146,2021,doi:10.1109/ACCESS.2021.3114496.摘要垃圾数量的急剧增加和垃圾中物质的复杂多样性带来了严重的环境污染和资源浪费问题。回收可以减少废物，但手工管道垃圾分拣工作环境恶劣，劳动强度大，分拣效率低。本文提出了一种基于深度学习和嵌入式Linux系统
