2021寒假学习笔记 - 随笔分类 - 嘻嘻_嘻

学习进度笔记25

摘要：《机器学习十讲》第十讲强化学习一、马尔可夫决策过程MDP 二、基于价值的方法 Q-Learning DQN 三、基于策略的方法策略梯度算法四、总结机器学习——》微积分、概率论、优化方法、统计学 ——》python、数据结构、数据库数据采集、数据管理、数据清洗、数据可视化深度学习、强化阅读全文

posted @ 2021-02-05 19:28 嘻嘻_嘻阅读(62) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记24

摘要：《机器学习十讲》第九讲一、多层感知机二、机器学习vs深度学习三、典型网络结构 1、卷积神经网络CNN 卷积+池化 2、循环神经网络RNN 3、自编码器 4、生成对抗模型四、实践案例：使用卷积神经网络进行人脸识别阅读全文

posted @ 2021-02-05 15:32 嘻嘻_嘻阅读(48) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记23

摘要：《机器学习十讲》第八讲维度灾难一、基于距离的机器学习模型受影响计算复杂度：决策树朴素贝叶斯二、应对维度灾难特征选择和降维过度拟合与正则化核技巧三、案例：维度灾难的Python实践阅读全文

posted @ 2021-02-04 14:56 嘻嘻_嘻阅读(55) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记22

摘要：《机器学习十讲》第七讲最优化一、梯度下降的优化动量法 Nesterov动量法 AdaGrad RMSProp Adam 二、二阶优化方法牛顿法三、优化算法的选择四、案例：机器学习中常用优化算法的Python实践阅读全文

posted @ 2021-02-04 10:46 嘻嘻_嘻阅读(48) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记21

摘要：《机器学习十讲》第六讲降维一、降维将数据的特征数量从高维转换到低维二、主成分分析PCA（线性）算法流程三、自编码器（非线性）四、Python降维实践工具五、案例：Python降维实践及在特征脸、图像重构和文本数据中的应用阅读全文

posted @ 2021-02-03 13:32 嘻嘻_嘻阅读(68) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记20

摘要：《机器学习十讲》第五讲聚类一、聚类将数据集中相似的样本进行分组，无监督学习方法二、K-Means模型固定c，优化r 固定r，优化c 算法流程高斯混合模型GMM 求解三、案例：K-Means的Python实现及在图像分割和新闻聚类中的应用阅读全文

posted @ 2021-02-03 10:16 嘻嘻_嘻阅读(47) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记19

摘要：《机器学习十讲》第四讲模型提升一、模型提升的方法二、决策树三、随机森林算法流程四、AdaBoost 五、实践案例阅读全文

posted @ 2021-01-31 14:09 嘻嘻_嘻阅读(41) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记18

摘要：《机器学习十讲》第三讲分类一、数学知识 1、点到直线的距离 2、梯度下降法机器学习——随机梯度下降法 3、最大似然估计二、分类 1、有监督学习；y为离散值 2、感知机、支持向量和逻辑回归三、感知机感知机算法四、支持向量机间隔最大化样本损失函数优化目标五、逻辑回归赋予样本概率解阅读全文

posted @ 2021-01-29 10:22 嘻嘻_嘻阅读(60) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记17

摘要：《机器学习十讲》第二讲回归 numpy矩阵求逆函数回归：一类预测变量为连续值的有监督学习方法。一元线性回归：y=w1x+w0；求解多元线性回归矩阵表示模型求解线性回归的问题正则化岭回归岭迹分析 LASSO最小绝对值和选择算法岭回归和LASSO 回归模型的评价指标案例：使用回阅读全文

posted @ 2021-01-28 19:31 嘻嘻_嘻阅读(69) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记16

摘要：《机器学习十讲》第一讲一、大数据：数据采集、数据清洗、数据分析和数据应用的整个流程中的理论、技术和方法。机器学习：大数据分析的核心内容。找到将X和Y关联的模型F。深度学习：机器学习的一部分，核心是自动找到对特定任务有效的特征，即自动完成Data到X的转换。二、机器学习的方法 1、有监督学习阅读全文

posted @ 2021-01-27 15:39 嘻嘻_嘻阅读(52) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记15

摘要：TensorFlow双向循环神经网络鉴于单向循环神经网络某些情况下的不足，提出了双向循环神经网络。因为是需要能关联未来的数据，而单向循环神经网络属于关联历史数据，所以对于未来数据提出反向循环神经网络，两个方向的网络结合到一起就能关联历史与未来了。双向循环神经网络按时刻展开的结构如下，可以看到向前阅读全文

posted @ 2021-01-09 12:25 嘻嘻_嘻阅读(78) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记14

摘要：TensorFlow循环神经网络 RNN的网络结构及原理 RNNs包含输入单元(Input units)，输入集标记为{x0,x1,...,xt,xt+1,...}，而输出单元(Output units)的输出集则被标记为{y0,y1,...,yt,yt+1.,..}。RNNs还包含隐藏单元(Hid 阅读全文

posted @ 2021-01-09 12:07 嘻嘻_嘻阅读(113) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记13

摘要：TnsorFlow多层感知机多层感知机是由感知机推广而来，感知机学习算法(PLA: Perceptron Learning Algorithm)用神经元的结构进行描述的话就是一个单独的。感知机（PLA）的神经网络表示如下：从上述内容更可以看出，PLA是一个线性的二分类器，但不能对非线性的数据进阅读全文

posted @ 2021-01-09 11:36 嘻嘻_嘻阅读(75) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记12

摘要：TensorFlow K近邻算法 knn的基本原理： KNN是通过计算不同特征值之间的距离进行分类。整体的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K通常是不大于20的整数。KNN算法中，所选择的邻居都是已经正确分类的阅读全文

posted @ 2021-01-09 11:18 嘻嘻_嘻阅读(90) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记11

摘要：TensorFlow逻辑回归逻辑回归可以看作只有一层网络的前向神经网络，并且参数连接的权重只是一个值，而非矩阵。公式为：y_predict=logistic(X*W+b)，其中X为输入，W为输入与隐含层之间的权重，b为隐含层神经元的偏置，而logistic为激活函数，一般为sigmoid或者tan 阅读全文

posted @ 2021-01-09 11:11 嘻嘻_嘻阅读(74) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记10

摘要：Tensorflow线性回归源代码： import tensorflow as tfimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"#设置训练参数，lea 阅读全文

posted @ 2021-01-09 11:00 嘻嘻_嘻阅读(125) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记9

摘要：tensorflow基本操作（类似numpy）源代码 import tensorflow as tf import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" #构造计算图，创建两个常量节点a，b，值分别为2，3 a=tf.constant(2) b=tf. 阅读全文

posted @ 2021-01-09 10:23 嘻嘻_嘻阅读(115) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记8

摘要：今天完成spark实验7：Spark机器学习库MLlib编程实践。 1、数据导入从文件中导入数据，并转化为 DataFrame。 //导入需要的包 import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row impo 阅读全文

posted @ 2021-01-08 17:55 嘻嘻_嘻阅读(1462) 评论(4) 推荐(0)

学习进度笔记7

摘要：今天完成spark实验6：Spark Streaming编程初级实践。 1、安装Flume Flume 是 Cloudera 提供的一个分布式、可靠、可用的系统，它能够将不同数据源的海量日志数据进行高效收集、聚合、移动，最后存储到一个中心化数据存储系统中。Flume 的核心是把数据从数据源收集过阅读全文

posted @ 2021-01-07 13:18 嘻嘻_嘻阅读(382) 评论(0) 推荐(0)

学习进度笔记6

摘要：今天完成spark实验5：Spark SQL编程初级实践。 1、Spark SQL基本操作将下列 JSON 格式数据复制到 Linux 系统中，并保存命名为 employee.json。 { "id":1 , "name":" Ella" , "age":36 } { "id":2, "name" 阅读全文

posted @ 2021-01-06 21:06 嘻嘻_嘻阅读(573) 评论(0) 推荐(0)

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