摘要：谱聚类（spectral clustering）是广泛使用的聚类算法，比起传统的K-Means算法，谱聚类对数据分布的适应性更强，聚类效果也很优秀，同时聚类的计算量也小很多，更加难能可贵的是实现起来也不复杂。在处理实际的聚类问题时，个人认为谱聚类是应该首先考虑的几种算法之一。下面我们就对谱聚类的算法 阅读全文

摘要：奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 阅读全文

摘要：朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法，在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。前提是：只有当目标函数为凸函数时，使用这两种方法才保证求得的是最优解。 1. 拉格朗日乘子法： 这个问 阅读全文

摘要：1.有监督学习：教计算机如何做事情。 对于机器学习来说，有监督学习就是训练数据既有特征又有标签，通过训练，让机器可以自己找到特征和标签之间的联系，在面对只有特征没有标签的数据时，可以判断出标签。 举例：高考前所做的练习题是有标准答案的。在学习的过程中，我们可以通过对照答案，来分析问题找出方法，下一次 阅读全文

摘要：原文链接：https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/ Understanding LSTM Networks Recurrent Neural Networks Humans don’t start their thinkin 阅读全文

摘要：软件版本说明：我选的Linux系统是Ubuntu16.04,CUDA用的8.0，Ubuntu16.04+CUDA8.0+cuDNN5.1+Python2.7只支持TensorFlow1.3.0以下的版本，所以我的TensorFlow版本选择为1.2.0。如果想使用TensorFlow1.3.0，就需 阅读全文