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数据化管理学习笔记
1、数据化管理的概念1.1、什么是数据化管理指运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果应用到生产销售等各个环节中去的一种管理办法。1.1.1、 数据化管理的3个层次数据化管理 的3个层次 经营策略管理 还要干什么? 营运分析管理 干得怎么样? 业务指导管理 在干关于强化学习策略梯度的一个简单例子
简介 用一个具体的例子来演示策略梯度的应用。这里使用了OpenAI Gym中的CartPole-v0游戏来作为我们算法应用。这个游戏比较简单，基本要求就是控制下面的cart移动使连接在上面的pole保持垂直不倒。这个任务只有两个离散动作，要么向左用力，要么向右用力。而state状态就是这个cart【哈佛学习力1：学习策略】
【成长型思维】 30秒自我反思：我是一个什么样的人？ —— 盲目学习。 什么是开放型心态？（open - mindedness） —— OPEN乐意接受新的事物，CLOSED紧固在自己的思维模式里面，只会选择自己愿意做的事情 我是一个什么样的人？两种不同的回答类型： 1、僵固型思维模式（stiff mindset） “我是正交学习策略
深度学习笔记（二十五）结构化机器学习项目之机器学习策略1
文章目录 一、为什么用机器学习策略？二、正交化Orthogonalization三、单一数字评估指标四、满足指标和优化指标五、训练集、开发集、测试集的划分六、开发集和测试集的大小七、什么时候改变开发集和测试集的指标八、什么是人的表现？九、可避免偏差十、理解人的表现十一、超越第二周：机器学习策略（2）(ML Strategy (2))
第二周：机器学习策略（2）(ML Strategy (2)) 文章目录 第二周：机器学习策略（2）(ML Strategy (2))2.1 进行误差分析（Carrying out error analysis）2.2 清除标注错误的数据（Cleaning up Incorrectly labeled data）2.3 快速搭建你的第一个系统，并进行迭代（Build your first system quickly,DL6 - 机器学习策略
title: DL6 - 构造机器学习项目 date: categories: deeplearning tags: deeplearning Welcome to MyBlog! This article was writed to take note my study of Machine Learning on Cousera. 1 机器学习策略 1.1 什么是机器学习策略？ 有快捷高效的方法 分辨出在之前提到的《如何高效学习》笔记（上）
整本书分为整体性学习策略和学习技术两大部分，我们可以对照整体性学习策略，找到缺陷，改进自己的学习方法，然后参考技术篇反复练习，直到熟练掌握。 【正文】 在学校时，大家都比较羡慕逢考必过的学霸，那么普通人和学霸之间最重要的区别在哪里呢？——最主要的其实就是学习方式吴恩达《构建机器学习项目》精炼笔记（2）-- 机器学习策略（下）
吴恩达《构建机器学习项目》精炼笔记（2）-- 机器学习策略（下） 1 Carrying Out Error Analysis 对已经建立的机器学习模型进行错误分析（error analysis）十分必要，而且有针对性地、正确地进行error analysis更加重要。 举个例子，猫类识别问题，已经建立的模型的错误率为10%。为了提高正确率，我吴恩达《构建机器学习项目》精炼笔记（1）-- 机器学习策略（上）
吴恩达《构建机器学习项目》精炼笔记（1）-- 机器学习策略（上） 1 Why ML Strategy 当我们最初得到一个深度神经网络模型时，我们可能希望从很多方面来对它进行优化，例如： Collect more data Collect more diverse training set Train algorithm longer with gradient descent Try Adam ins《吴恩达深度学习》学习笔记009_机器学习策略（2）(ML Strategy (2))
机器学习策略（2）(ML Strategy (2)) 进行误差分析（Carrying out error analysis） 清除标注错误的数据（Cleaning up Incorrectly labeled data） 亲自检查数据非常值得 快速搭建你的第一个系统，并进行迭代（Build your first system quickly, then iterate） 建议你们构建一些快速而粗糙的实现，然图像分类综述—A survey on Semi-, Self- and Unsupervsed Techniques in Image Classification Similarities, Dif
【导读】图像分类是计算机视觉中的基本任务之一，深度学习的出现是的图像分类技术趋于完善。最近，自监督学习与预训练技术的发展使得图像分类技术出现新的变化，这篇论文概述了最新在实际情况中少标签小样本等情况下，关于自监督学习、半监督、无监督方法的综述，值得看！地址：https://www.zhuA novel multi-swarm particle swarm optimization with dynamic learning strategy(一种新颖的具有动态学习策略的多种群粒子群优
1、核心 在每个子种群的粒子被划分为普通粒子（ordinary particles）和交流粒子（communication particles），在每次迭代过程中，不同的粒子执行不同的进化操作。普通粒子用于探索能力（exploitation），交流粒子用于开发能力（exploration）。 设置一个动态的逐渐增加的控制参数p，用于实现分类操作，即将吴恩达《深度学习》第三门课（2）机器学习策略二
2.1进行误差分析 （1）一识别猫为案例，错误率为10%，这时系统还可以有较大提升空间，这时该往哪方面努力呢？可以通过误差分析，具体可以拿出100个分类错误的样本，然后利用表格统计每个样本分类错误的原因（如下图所示），比如很模糊，狗和猫很像，有滤镜等，一个样本出错可以同时有多个原因，统计看因为什么原