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…

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 >>> …

信息熵(Entropy) 信息是个很抽象的概念。我们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。比如一本书中到底有多少信息量。直到 1948 年，香农（C. E. Shannon）提出了“信息熵”(shā…

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。

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…

斯坦福大学人工智能实验室李飞飞教授，实现人工智能3要素：语法(syntax)、语义(semantics)、推理(inference)。语言、视觉。通过语法(语言语法解析、视觉三维结构解析)和语义(语言语义、视觉特体动作含…

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…

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…

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…

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…

ID3 算法的核心是最大信息熵增益， 原则选择划分当前数据集的最好特征，信息熵是信息论里面的，是信息的度量方式，不确定度越大或者说越混乱，熵就越大，在建立决策树的过程中，根据特征属性划分数据，使得原本“混乱” 的数据的熵…