随笔分类 - AI
摘要：https://blog.csdn.net/kisslotus/article/details/80328045
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摘要：数据来源：阿里天池，杭州地铁刷卡数据 https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231708/information 目的：预测未来一天地铁站刷卡人次 1、数据处理 （1）统计某个站点每10分钟刷卡人次 （2）补全空白时间点数据为0 关键：时间处
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摘要：https://blog.csdn.net/jmh1996/article/details/78821216
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摘要：图像识别，图像预处理，HOG算法介绍。 转自： https://blog.csdn.net/gy429476195/article/details/50156813 转自： https://blog.csdn.net/gy429476195/article/details/50156813
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摘要：《决策树算法——ID3》中，我们介绍了决策树的分类思想及原理，可以看出，决策树对经验数据可以很好的分类，但是模型通用性不强，预测往往不准确，也就是过拟合。我们可以通过剪枝减弱过拟合，但是还不够完美。 随机森林原理 随机森林的出现，完美的解决了决策树的劣势，使得分类效果大大提升，甚至超过了神经网络。随
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摘要：决策树算法是一种有监督的分类学习算法。利用经验数据建立最优分类树，再用分类树预测未知数据。 例子：利用学生上课与作业状态预测考试成绩。 上述例子包含两个可以观测的属性：上课是否认真，作业是否认真，并以此预测考试成绩。针对经验数据，我们可以建立两种分类树 两棵树都能对经验数据正确分类，实际上第二棵树更
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摘要：时间序列分解 大量时间序列的观测样本表现出趋势性、季节性和随机性，或者三者中的其一或其二。于是，我们认为每个时间序列，都可以分为三个部分的叠加 其中，T是趋势项，S是季节项，R是随机项。 上述公式表现了趋势项和季节项是累加的，实际应用场景中，趋势项和季节项可能是累乘的，时间序列可以分解为如下公式 实
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摘要：1、 下载Anaconda并安装 地址： https://www.anaconda.com/download/ Anaconda包括Python基础包与一系列科学计算包，安装后不用再单独安装Python。 2、 安装Pycharm 地址：https://www.jetbrains.com/pycha
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摘要：本文介绍了逻辑回归与多层神经网络的正向传播与反向传播公式
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摘要：人工神经网络模拟人体对于外界刺激的反应。某种刺激经过人体多层神经细胞传递后，可以触发人脑中特定的区域做出反应。人体神经网络的作用就是把某种刺激与大脑中的特定区域关联起来了，这样我们对于不同的刺激就可以调用大脑不同的功能区域进行处理了。 同时，人体神经系统还具有学习，归纳，推理的能力。我们使用计算机模
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摘要：转自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837 目录(?)[-] 支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界） 作者：July 。致谢：pluskid、白石、JerryLead。说明：本文最初写于2012年6月，而后不断反反复复修改&优
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摘要：问题引入 max f(x, y) s.t. g(x,y) <= 0 几何解释 a. g(x ,y) <= 0为上图中z = 0平面中的圆，圆的边表示g(x, y) = 0，圆的内部表示g(x, y) < 0。 b. z = f(x, y)为上图中的曲面。 上述极值问题就是要求当点(x, y)落在圆内
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摘要：在《Q-learning简明实例》中我们介绍了Q-learning算法的简单例子，从中我们可以总结出Q-learning算法的基本思想 本次选择的经验得分 = 本次选择的反馈得分 + 本次选择后场景的历史最佳经验得分 其中反馈得分是单个步骤的价值分值（固定的分值），经验得分是完成目标的学习分值（动态
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摘要：本文是对 http://mnemstudio.org/path-finding-q-learning-tutorial.htm 的翻译，共分两部分，第一部分为中文翻译，第二部分为英文原文。翻译时为方便读者理解，有些地方采用了意译的方式，此外，原文中有几处笔误，在翻译时已进行了更正。这篇教程通俗易懂，
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