很久没写过博客了,一重开就给自己挖了这么一个大坑…… 最近一段时间看了《机器学习实战》这本书,感觉写得不错,认真看了看。关于这本书的书评及购买事宜请移步豆瓣、京东、亚马逊等网站,这里不多说。不过有一点,感觉这本书有个很好…
分类:机器学习
KNN 学习
很久之前写的一篇文章,最近有用到又重新研究了一下,顺手发上来。 打算开始学习机器学习,先看到的是KNN算法(K近邻算法)。首先是关于knn算法的原理的一段文字描述,对它有个最初的认识: 假设我们有一堆分好类的样本数据,分…
欧拉函数(Euler' totient function )
欧拉函数(Euler’ totient function ) Author: Jasper Yang School: Bupt 前言 gamma函数的求导会出现所谓的欧拉函数(phi),在一篇论文中我需要对好…
机器学习和深度学习
特征选择 当数据预处理完成后,我们需要选择有意义的特征,输入机器学习的算法模型进行训练。 TensorFlow实现seq2seq 前言 前面在《深度学习的seq2seq模型》文章中已经介绍了seq2seq结构及其原理,接…
Python—numpy.flatnonzero()
numpy.flatnonzero(): 该函数输入一个矩阵,返回扁平化后矩阵中非零元素的位置(index) 这是官方文档给出的用法,非常正规,输入一个矩阵,返回了其中非零元素的位置. 1 >>> …
神经元个数
隐藏层单元的神经元个数通常是特征个数的 1倍 2倍 4倍 等。
机器学习(五)—集成学习
1、boosting与bagging的概念: (1)bagging:从原始数据中随机抽样得到S个同样大小的数据集,来训练S个基学习器,各学习器之间互不依赖。是一种并行的方法。 各分类器的权重…
机器学习练习(二)-机器学习的四大应用领域
一·数据挖掘 数据挖掘主要是应用于大数据领域,利用机器学习的模型来挖掘数据中的潜在价值。发现数据之间的关系。比如根据房价的变化预测房价,根据天气信息预测天气等。会应用经典的回归类问题。 传统的监督学习,或者非监督…
机器学习建议(转)
机器学习说简单就简单,说难就难,但如果一个人不够聪明的话,他大概很难知道机器学习哪里难。基本上要学习机器学习,先修课程是algebra, calculus, probability theory, linear regr…
使用conda创建虚拟环境
conda创建python虚拟环境 前言 conda常用的命令: conda list 查看安装了哪些包。 conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 conda update…
学习笔记DL001:数学符号、深度学习的概念
数学符号。 数和数组。?,标量(整数或实数)。?,向量。?,矩阵。?,张量。??,?行?列单位矩阵。?,维度蕴含上下文单位矩阵。?⁽ⁿ⁾,标准基向量[0,…,0,10,…,0],其中索引n处值为1。diag(?),对象方…
C++(十二)— vector中pair的排序方法
1、利用自定义的排序函数 通过传递一个函数 cmp给sort函数 , 注意: cmp中return a<b; 决定为从小到大的排序 return a>b; &n…