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2021年2月1日
机器学习十讲——第六讲学习总结
摘要: 特征向量:设A是n阶方阵,如果有常数λ和n维非零列向量α的关系式Aα=λα成立,则称λ为方阵A的特征值,非零向量α称为方阵A的对应于特征值λ的特征向量。 特征值分解: 在python中使用numpy工具就可以实现。 降维 定义:将数据的特征数量从高维转换为低维。 作用:解决高维数据的维度灾难问题的一
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posted @ 2021-02-01 20:38 _Aming
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2021年1月31日
机器学习十讲——第五讲学习总结
摘要: 凸函数:假设f(x)为多元函数,如果对任意t∈[0,1],均满足:。则称f(x)为凸函数。 Jensen不等式:如果f是凸函数,X是随机变量,则。 该不等式的另一种描述:。ai表示权重。取等号的条件是:f(xi)是常量。 凸函数图示: 聚类 本质:将数据集中相似的样本进行分组的过程。 簇:分组后每个
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posted @ 2021-01-31 22:17 _Aming
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2021年1月30日
机器学习十讲——第四讲学习总结
摘要: 本讲主要讲了三个算法:决策树,随机森林,AdaBoost 模型误差的来源 非线性模型 线性回归:多项式回归 支持向量机:给定的核函数组合,基本属于“猜测” 决策树:空间划分的思想来处理非线性数据 深度学习 感知机:线性回归+简单的非线性映射 多层感知机:多层神经元的组合,多个简单非线性函数的复合 深
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posted @ 2021-01-30 11:36 _Aming
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2021年1月29日
机器学习十讲——第三讲学习总结
摘要: 点到平面距离: 梯度下降法: 简介:求解无约束最优化问题的经典方法,机器学习和深度学习中应用最广泛的模型求解算法。 定义:如果实值函数g(w)在a处可微且有定义,那么函数g(w)在a处沿着梯度相反的方向-▽g(a)下降最快 优化问题: 更新参数: 随机梯度下降法: 在机器学习中,优化目标和梯度具有特
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posted @ 2021-01-29 12:47 _Aming
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2021年1月28日
机器学习十讲——第二讲学习总结
摘要: 矩阵的逆: 若A为可逆矩阵,则逆矩阵是唯一的。 判断矩阵是否可逆:行列式不等于0;满秩;行或列向量组线性无关。 #求逆矩阵 import numpy as np #格式化numpy输出 np.set_printoptions(formatter={'float':'{: 0.2f}'.format}
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posted @ 2021-01-28 17:33 _Aming
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机器学习十讲——第一讲学习总结
摘要: 机器学习定义: We define machine learning as a set of methods that can automatically detect patterns in data,and then use the uncovered patterns to predict f
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posted @ 2021-01-28 00:07 _Aming
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2021年1月8日
【Aming】win10用anaconda3安装 TensorFlow
摘要: 在网上找了好多教程,安装了这个那个,也踩了好多坑。主要是看不明白到底是出了什么问题。哎,菜鸡还是分享一下我的安装过程吧。 我的整体配置: Windows10 anaconda3 CUDA v11.1 cuDNN v8.0.4 我安装了TensorFlow和TensorFlow-gpu两个版本,cud
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posted @ 2021-01-08 16:37 _Aming
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2020年12月13日
2020/12/13周总结
摘要: 学习时间 18h 代码行数 700行左右 毕周所学 复习备考
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posted @ 2020-12-13 23:07 _Aming
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2020年12月6日
2020/12/06周总结
摘要: 学习时间 12h 代码行数 1500行左右 毕周所学 写云计算实验以及杨子光老师的看、各科实验报告
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posted @ 2020-12-06 20:08 _Aming
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2020年12月1日
《河北省重大技术需求征集》之需求填报用例
摘要: 《河北省重大技术需求征集》之需求填报用例 一、业务用例说明 用例编号:需求填报 执行者:河北省被征集需求单位 前置条件:用户登录成功 后置条件:系统保存填报信息,将需求信息添加入数据库。 涉众利益:形式审核员可以查看各单位的填报信息,并进行需求审核,传至对应的部门审核员。 基本路径: 1.普通用户进
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posted @ 2020-12-01 22:14 _Aming
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