keras
keras示例
确定网络结构
确定损失函数
确定训练网络参数
batchsize与运算时间，平行运算，可以缩简运算时间。batchsize不能太大，这是由于内存的关系。此外，batchsize太大容易陷入局部极值点或者鞍点。batchsize＝１，类似于随机梯度下降法，这样即使有GPU也不会加速运算。
模型预测
设置ＧＰＵ运算。
参考文献
http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html
李宏毅机器学习课程８~~~keras
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李宏毅机器学习课程９~~~深度学习技巧
Recipe of Deep Learning Overfitting overfitting的判断是要训练误差与测试误差做比较。这个56-layer的网络在训练集上都没有训练好，说白了就是有点欠拟合。所以仅仅依靠测试集上的结果来判断56-layer比20-layer overfitting是不合理的。
更多理解见 Overfitting…
Liner(分段线性插值)
第一次写微博，记录自己的学习历程~~~~欢迎大家一起探讨~~~~
分段线性插值故名思议就是说把给定样本点的区间分成多个不同区间，记为[xi,xi1]，在每个区间上的一次线性方程为： 关于其证明： 分段线性插值在速度和误差取得…
在linux设置回收站 - 防止失误操作造成数据清空,并定期清理
安装trash sudo apt-get install trash-chi
原理
执行trash命令后，是将文件移动了用户的回收站，每个用户的回收站路径为$HOME/.local/share/Trash，比如用户asin的回收站位于/home/asin/.local/share/Trash，用户root的回收站位于…
Spline(三次样条插值)
关于三次样条插值，计算方法比较复杂，但是静下心来仔细研究也是可以理解的。
本文借鉴文章来源：http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-BGZD200611035.htm
定义： 简单来说就是给定了一些在区间[a,b]的数据点{x1,x2,x3.....xn…
李宏毅机器学习课程10~~~卷积神经网络
卷积的意义 数字图像是一个二维的离散信号，对数字图像做卷积操作其实就是利用卷积核（卷积模板）在图像上滑动，将图像点上的像素灰度值与对应的卷积核上的数值相乘，然后将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的图像…
matlab自带的插值函数interp1的四种插值方法
x0:2*pi;
ysin(x);
xx0:0.5:2*pi;%interp1对sin函数进行分段线性插值，调用interp1的时候，默认的是分段线性插值
y1interp1(x,y,xx);
figure
plot(x,y,o,xx,y1,r)
title(分段线性插值)%临近插值
y2interp1(x,y,xx,nearest);
figure
plot(x,y,o,xx,y2,r);
…
拉格朗日插值法(Lagrange)
拉格朗日插值法是基于基函数的插值方法，插值多项式可以表示为： 其中称为 i 次基函数 Matlab中拉格朗日插值法函数为:Language
功能：求已知点数据点的拉格朗日多项式
调用格式：fLagrange(x,y) 或者 f ’Lagrange(x,y,x0)
其中&a…
当你在应用机器学习时你应该想什么
如今, 机器学习变得十分诱人, 它已在网页搜索, 商品推荐, 垃圾邮件检测, 语音识别, 图像识别, 自然语言处理等诸多领域发挥重要作用. 和以往我们显式地通过编程告诉计算机如何进行计算不同, 机器学习是一种数据驱动方法(data-driven approach). 然而, 有时候机器学习像是一种”…
利用均差的牛顿插值法(Newton)
函数f的零阶均差定义为 ，一阶定义均差为： 一般地，函数f 的k阶均差定义为： 或者上面这个式子求的k1阶均差 利用均差的牛顿插值法多项式为： 简单计算的时候可以观看下面的差商（均差）表：…
深度学习（Deep Learning）读书思考三：正则化
概述 正则化是机器学习中非常重要并且非常有效的减少泛华误差的技术，特别是在深度学习模型中，由于其模型参数非常多非常容易产生过拟合。因此研究者也提出很多有效的技术防止过拟合，比较常用的技术包括： 参数添加约束，…
利用差分的牛顿插值法(Newton)
差分牛顿插值法要求是等距的。
先来看三个概念 差分与均差的关系如下： 牛顿(Newton)插值的基本公式为： 由于差分插值是等距的，所以可以设xx0nh
对于上式
再由差分和均差的关系，可以将上面的黄色部分也就是牛顿插值基本公式转换…
埃尔米特(Hermite)插值
Hermite插值满足在节点上等于给定函数值，而且在节点上的导数值也等于给定的导数值。对于高阶导数的情况，Hermite插值多项式比较复杂，在实际情况中，常常遇到的是函数值与一阶导数给定的情况。在此情况下，n个节点x1,x2,……
多项式曲线拟合最小二乘法
对给定的试验数据点(xi,yi)(i1,2,……,n),可以构造m次多项式 数据拟合的最简单的做法就是使误差p(xi)-yi的平方和最小 当前任务就是求一个P(x)使得 从几何意义上讲就是寻求给与定点(xi,yi)距离的平方和最小的曲线yp(x)，函数p(x)称为拟合函数或者是最小二乘解&#x…
运动合成——机器学习技术
参考文献：《人体运动合成中的机器学习技术合成综述》
根据机器学习的用途分类，在图形学中使用到的大致如下：
1> 回归和函数逼近。回归是一种插值技术，分析已知数据点来合成新的数据。
2> 降维。从高维数的运动数据…
ICA独立成分分析—FastICA基于负熵最大
1. 概念
官方解释：利用统计原理进行计算的方法，是一种线性变换。 ICA分为基于信息论准则的迭代算法和基于统计学的代数方法两大类，如FastICA算法，Infomax算法，最大似然估计算法等。
这里主要讨论FastICA算法。
先来…
tensorboard的可视化及模型可视化
待整理
How to Check-Point Deep Learning Models in Keras LossWise Tensorboard 中文社区 谷歌发布TensorBoard API，让你自定义机器学习中的可视化 查找tensorflow安装的位置 pip show tensorflow-gpu
Name: tensorflow-gpu
Version: 1.0.1
Summary: TensorFl…
隐马尔科夫模型——简介
1. 前言
学习了概率有向图模型和概率无向图模型，回头再看了一下隐马尔可夫模型(hidden Markov model，HMM)。
HMM属于树状有向概率图模型，主要用于对时序数据的建模，它的潜在变量是离散的；而另一种状态空间模型&…
训练的神经网络不工作？一文带你跨过这37个坑
近日，Slav Ivanov 在 Medium 上发表了一篇题为《37 Reasons why your Neural Network is not working》的文章，从四个方面（数据集、数据归一化／增强、实现、训练），对自己长久以来的神经网络调试经验做了 37…
HMM——前向算法与后向算法
1. 前言
前向算法和后向算法主要还是针对HMM三大问题之一的评估问题的计算，即给定模型参数，计算观察序列的概率。文章不介绍过多公式，主要看两个例子
复习一下HMM的三大要素（以海藻（可观测）和天气&#x…