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2019年11月13日
PCA降维的原理、方法、以及python实现。
摘要: 参考:菜菜的sklearn教学之降维算法.pdf!! PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法,也就是我们不需要标签也能对数据做降维,这就使得其应用范围更加广泛了。那么PCA的核心思想是什么呢? 例如D维变量构成的数据集,PCA的目标是将数据投影到
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posted @ 2019-11-13 17:20 控球强迫症
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2019年10月31日
L1与L2正则化的对比及多角度阐述为什么正则化可以解决过拟合问题
摘要: 正则化是一种回归的形式,它将系数估计(coefficient estimate)朝零的方向进行约束、调整或缩小。也就是说,正则化可以在学习过程中降低模型复杂度和不稳定程度,从而避免过拟合的危险。 一、数学基础 1. 范数 范数是衡量某个向量空间(或矩阵)中的每个向量以长度或大小。范数的一般化定义:对
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posted @ 2019-10-31 20:28 控球强迫症
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L0、L1、L2范数正则化
摘要: 一、范数的概念 向量范数是定义了向量的类似于长度的性质,满足正定,齐次,三角不等式的关系就称作范数。 一般分为L0、L1、L2与L_infinity范数。 二、范数正则化背景 1. 监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your par
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posted @ 2019-10-31 15:47 控球强迫症
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2019年10月18日
SVM面试知识点总结
摘要: 1. SVM 原理 SVM 是一种二类分类模型。它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类,具体来讲,有三种情况(不加核函数的话就是个线性模型,加了之后才会升级为一个非线性模型): 当训练样本线性可分时,通过硬间隔最大化,学习一个线性分类器,即线性可分支持向量机; 当训
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posted @ 2019-10-18 15:02 控球强迫症
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2019年8月18日
任意进制的转换(针对大数而言)
摘要: 在数据结构课关于栈的这一章中,我们都学过用“模2取余法”来将一个10进制数转换为一个二进制数,进而可以推广到“模n取余法”,经其转换为n进制(n任意指定)。确实,这是一个很基础的题目,可你是否想过如果这个10进制数是一个大数(其位数可能上千位,此时用一般数据类型肯定是会溢出的),那么这个问题又如何来
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posted @ 2019-08-18 17:38 控球强迫症
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有关dfs、bfs解决迷宫问题的个人见解
摘要: 可以使用BFS或者DFS方法解决的迷宫问题! 题目如下: kotori在一个n*m迷宫里,迷宫的最外层被岩浆淹没,无法涉足,迷宫内有k个出口。kotori只能上下左右四个方向移动。她想知道有多少出口是她能到达的,最近的出口离她有多远? kotori在一个n*m迷宫里,迷宫的最外层被岩浆淹没,无法涉足
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posted @ 2019-08-18 10:14 控球强迫症
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2019年5月7日
基于面绘制的MC算法以及基于体绘制的 Ray-casting 实现Dicom图像的三维重建(python实现)
摘要: 加入实验室后,经过张老师的介绍,有幸与某公司合共共同完成某个项目,在此项目中我主要负责的是三维 pdf 报告生成、Dicom图像上亮度、对比度调整以及 Dicom图像三维重建。今天主要介绍一下完成Dicom图像三维重建的过程以及自己的心得体会。实现Dicom三维图像重建最主要用的VTK(Visual
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posted @ 2019-05-07 16:12 控球强迫症
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2019年4月28日
Dicom文件转mhd,raw文件格式
摘要: 最近在整理与回顾刚加入实验室所学的相关知识,那会主要是对DICOM这个医疗图像进行相应的研究,之前有一篇博客已经讲述了一些有关DICOM的基本知识,今天这篇博客就让我们了解一下如何将Dicom文件转为mhd,raw文件格式。 一、将Dicom文件转mhd,raw文件格式的原因 医学图像通常是通过di
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posted @ 2019-04-28 00:55 控球强迫症
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2019年4月22日
李宏毅机器学习笔记6:Why deep、Semi-supervised
摘要: 李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube、网易云课堂、B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充。(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 8:Wh
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posted @ 2019-04-22 13:45 控球强迫症
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2019年4月10日
李宏毅机器学习笔记5:CNN卷积神经网络
摘要: 李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube、网易云课堂、B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充。(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 7: C
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posted @ 2019-04-10 19:39 控球强迫症
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