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摘要： 宇宙，是时间和空间的总和。时间是一维的，空间。。。maybe 9 or 10维？ 降维，即用一个低维度的向量表示原始高维度的特征。常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影等。 01 PCA最大方差理论 在机器学习领域中，我们对原始数据进行特征提 阅读全文

摘要： import torch import torchvision import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dat 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/starstar1992/article/details/54913261?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none 阅读全文

摘要： https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9541432.html 观点： 1、数学是必须的。 数学对于机器学习来说是必备基础，数学是内功，你要理解一个算法的内在逻辑，没有数学是不行的。以后跑算法的时候，你可能就是调参、调包，不会用到数学。但是你发现效果不好的时候，如 阅读全文

摘要： 基本原理就不做介绍了, 很基础的数据结构课程知识.私下回顾即可,主要学习代码. 1.双指针 https://leetcode-cn.com/problems/two-sum-ii-input-array-is-sorted/description/?utm_source=LCUS&utm_mediu 阅读全文

摘要： 不忘初心,方得始终. 01 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是众多监督学习方法中十分出色的一种，几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍。关于SVM，流传着一个关于天使与魔鬼的故事。以下关于SVM的介绍很生动： 传说魔鬼和天使玩了一个游戏，魔鬼在桌上放 阅读全文

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摘要： 使用pytorch。 一、定义模型结构 model.py import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F """ 定义一个类，这个类继承于nn.Module，实现两个方法：初始化函数和正向传播 实例化这个类之后，将参数传入这个类中，进行正向 阅读全文

摘要： 第2章 模型评估 “没有测量，就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列 阅读全文