摘要: 使用conda管理python环境 使用conda管理python环境 使用conda管理python环境 阅读全文
posted @ 2017-12-04 01:28 月是故乡明95 阅读(115) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、jupyter notbook (1)需要安装: (2)首先激活对应的conda环境 (3)将环境写入notebook的kernel中 (4)然后打开notebook (5)浏览器更改kernel 二、pycharm (1) Setting > Project > Project interpr 阅读全文
posted @ 2017-12-03 21:06 月是故乡明95 阅读(250) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Ite 阅读全文
posted @ 2017-09-20 14:07 月是故乡明95 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转自:数据标准化/归一化normalization 这里主要讲连续型特征归一化的常用方法。离散参考[数据预处理:独热编码(One-Hot Encoding)]。 基础知识参考: [均值、方差与协方差矩阵 ] [矩阵论:向量范数和矩阵范数 ] 数据的标准化(normalization)和归一化 数据的 阅读全文
posted @ 2017-07-19 21:07 月是故乡明95 阅读(2473) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://www.cnblogs.com/sumuncle/p/6373467.html 阅读全文
posted @ 2017-07-17 00:04 月是故乡明95 阅读(88) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转自:为何梯度反方向是函数值下降最快的方向 刚接触梯度下降这个概念的时候,是在学习机器学习算法的时候,很多训练算法用的就是梯度下降,然后资料和老师们也说朝着梯度的反方向变动,函数值下降最快,但是究其原因的时候,很多人都表达不清楚。所以我整理出自己的理解,从方向导数这个角度把这个结论证明出来,让我们知 阅读全文
posted @ 2017-07-16 23:12 月是故乡明95 阅读(317) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 地址:https://www.leiphone.com/news/201703/JNPkCt08zJd9znzZ.html 阅读全文
posted @ 2017-07-16 17:34 月是故乡明95 阅读(178) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/5764680.html#autoid-2-1-0 阅读全文
posted @ 2017-05-18 14:54 月是故乡明95 阅读(116) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: http://www.cnblogs.com/happyframework/p/3485960.html 阅读全文
posted @ 2017-05-15 10:14 月是故乡明95 阅读(144) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【定义】Centrality:图中每个节点v的相对重要度c(v),重要度是什么可根据具体应用定义。 【估计方法】 Degree centrality Betweenness centrality Closeness centrality Eigenvector centrality PageRank 阅读全文
posted @ 2017-05-08 15:09 月是故乡明95 阅读(787) 评论(0) 推荐(0) 编辑