摘要:从学习python开始,一直是自己摸索,但是时间不等人啊,所以自己为了节省时间,决定报个班系统学习,下面整理的文章都是自己学习后,认为重要的需要弄懂的知识点,做出链接,一方面是为了自己找的话方便,一方面送给想学习python的同学,因为没有学习完,所以实时更新,敬请期待,,,, 虽然自己能力有限,但 阅读全文
posted @ 2018-05-17 09:27 战争热诚 阅读 (4990) 评论 (41) 编辑
摘要:前言 1,背景介绍 在交通摩擦(事故)发生后,理赔员会前往现场勘察、采集信息,这些信息往往影响着车主是否能够得到保险公司的理赔。训练集数据包括理赔人员在现场对该事故方采集的36条信息,信息已经被编码,以及该事故方最终是否获得理赔。我们的任务是根据这36条信息预测该事故方没有被理赔的概率 2,任务类型 阅读全文
posted @ 2019-11-08 15:19 战争热诚 阅读 (210) 评论 (2) 编辑
摘要:引言:从斐波那契数列看动态规划 斐波那契数列:Fn = Fn-1 + Fn-2 ( n = 1,2 fib(1) = fib(2) = 1) 练习:使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列的第 n 项 代码如下: # _*_coding:utf-8_*_ def fibnacci(n): if n 阅读全文
posted @ 2019-11-04 11:25 战争热诚 阅读 (242) 评论 (0) 编辑
摘要:1,贪心算法 贪心算法(又称贪婪算法)是指,在对问题求解时,总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说,不从整体最优上加以考虑,他所做出的的时在某种意义上的局部最优解。 贪心算法并不保证会得到最优解,但是在某些问题上贪心算法的解就是最优解。要会判断一个问题能否用贪心算法来计算。贪心算法和其他算法比较有 阅读全文
posted @ 2019-10-28 11:39 战争热诚 阅读 (376) 评论 (0) 编辑
摘要:1,树 树是一种非常重要的非线性数据结构,直观的看,它是数据元素(在树中称为节点)按分支关系组织起来的结构,很像自然界中树那样。树结构在客观世界中广泛存在,如人类社会的族谱和各种社会组织机构都可用树形象表示。树在计算机领域中也得到了广泛应用,如在编译源程序时,可用树表示源程序的语法结构。又如在数据库 阅读全文
posted @ 2019-10-21 14:44 战争热诚 阅读 (251) 评论 (0) 编辑
摘要:数据结构简介 1,数据结构 数据结构是指相互之间存在着一种或多种关系的数据元素的集合和该集合中数据元素之间的关系组成。简单来说,数据结构就是设计数据以何种方式组织并存贮在计算机中。比如:列表,集合与字典等都是一种数据结构。而之前已经学习过列表,字典,集合,元组等,这里就简单说一下不再赘述。 N.Wi 阅读全文
posted @ 2019-10-18 08:41 战争热诚 阅读 (204) 评论 (0) 编辑
摘要:1,什么是算法的时间和空间复杂度 算法(Algorithm)是指用来操作数据,解决程序问题的一组方法,对于同一个问题,使用不同的算法,也许最终得到的结果是一样的,但是在过程中消耗的资源和时间却会有很大的区别。 那么我们应该如何去衡量不同算法之间的优劣呢? 主要还是从算法所占用的时间和空间两个维度取考 阅读全文
posted @ 2019-10-14 19:10 战争热诚 阅读 (268) 评论 (0) 编辑
摘要:论文标题:Siamese Neural Networks for One-shot Image Recognition 论文作者: Gregory Koch Richard Zemel Ruslan Salakhutdinov 论文地址:https://www.cs.cmu.edu/~rsalakh 阅读全文
posted @ 2019-09-28 18:54 战争热诚 阅读 (241) 评论 (0) 编辑
摘要:这已经是我的第四篇博客学习卷积神经网络了。之前的文章分别是: 1,Keras深度学习之卷积神经网络(CNN),这是开始学习Keras,了解到CNN,其实不懂的还是有点多,当然第一次笔记主要是给自己心中留下一个印象,知道什么是卷积神经网络,而且主要是学习Keras,顺便走一下CNN的过程。 2,深入学 阅读全文
posted @ 2019-09-19 19:33 战争热诚 阅读 (383) 评论 (0) 编辑
摘要:1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取。特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征。深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的 阅读全文
posted @ 2019-09-06 19:21 战争热诚 阅读 (321) 评论 (0) 编辑
摘要:之前一篇笔记: Python机器学习笔记:不得不了解的机器学习知识点(1) 1,什么样的资料集不适合用深度学习? 数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。 数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局 阅读全文
posted @ 2019-08-31 11:37 战争热诚 阅读 (426) 评论 (0) 编辑