摘要：
由于最近在学习tensorflow，需要在windows环境下安装tensorflow，刚开始装出现了各种报错，基本都是版本不对应，后来重新安装一遍，可以使用了，这里记录一下。 我没有使用anaconda安装python，直接使用pip进行安装的。 首先win+R，运行cmd，运行如下命令 pip 阅读全文
摘要：
在上一节介绍了一种最常见的降维方法PCA，本节介绍另一种降维方法LLE，本来打算对于其他降维算法一并进行一个简介，不过既然看到这里了，就对这些算法做一个相对详细的学习吧。 0.流形学习简介 在前面PCA中说到，PCA是一种无法将数据进行拉直，当直接对于曲面进行降维后，导致数据的重叠，难以区分，如下图 阅读全文
摘要：
前面对半监督学习部分作了简单的介绍，这里开始了解有关无监督学习的部分，无监督学习内容稍微较多，本节主要介绍无监督学习中的PCA降维的基本原理和实现。 PCA 0.无监督学习简介 相较于有监督学习和半监督学习，无监督学习就是从没有标签的数据中进行知识发现的过程。 更具体地说，无监督学习可以分成两个方面 阅读全文
摘要：
前面说了一部分有监督学习的有关算法，本节主要对半监督学习做一个简单的介绍，当然，有监督学习还有很多其他的算法，后面会不断完善和补充。 半监督学习简介 0.前言 这里半监督学习的内容只做一些初步的介绍，理解半监督学习是如何进行学习的，主要叙述原理，看一下半监督学习是如何工作的，不针对具体算法进行深究， 阅读全文
摘要：
层次聚类和DBSCAN 前面说到K-means聚类算法，K-Means聚类是一种分散性聚类算法，本节主要是基于数据结构的聚类算法——层次聚类和基于密度的聚类算法——DBSCAN两种算法。 1.层次聚类 下面这样的结构应该比较常见，这就是一种层次聚类的树结构，层次聚类是通过计算不同类别点的相似度创建一 阅读全文
摘要：
实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍，然后进行简单地实现（可能对算法性能考虑欠缺），这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法。 K-means聚类算法 0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法，在无监督学习中，可以说聚类算法有着举足轻重的地位。 提到无监督学习， 阅读全文
摘要：
最近几天陆续补充了一些“线性回归”部分内容，这节继续机器学习基础部分，这节主要对CNN的基础进行整理，仅限于基础原理的了解，更复杂的内容和实践放在以后再进行总结。 卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍，这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结。 所谓卷积，就 阅读全文
摘要：
继续回到神经网络章节，上次只对模型进行了简要的介绍，以及做了一个Hello World的练习，这节主要是对当我们结果不好时具体该去做些什么呢？本节就总结一些在深度学习中一些基本的解决问题的办法。 为什么说是“基本的办法”？因为这一部分主要是比较基础的内容，是一些常用的，比较容易理解的，不过多的去讨论 阅读全文
摘要：
在机器学习三步走中，其中最重要的就是第二步找到用于衡量模型好坏的方法，也就是损失函数，通过求解最小化损失，从而求得模型的参数。前面分别对线性回归、LR以及实战部分的SVM、决策树以及集成学习算法进行了概述，其中都用到了不同的损失函数，今天在这里对机器学习中常见的损失函数进行一个总结。 常见损失函数总 阅读全文
摘要：
神经网络是深度学习的基础，上节提到由LR能够联系到神经网络，本节就对神经网络和BP算法进行一个回顾和总结。 1.由LR到神经网络 前面在逻辑回归的文章末尾提到，当样本是线性不可分时，需要对样本数据进行转换，转换过后在进行分类，那么转换的这个步骤就成为特征的提取的过程，结构如图所示： 如上图所示，图中 阅读全文