2019年10月17日
摘要:
仅供学习使用 机器学习的核心,从数据中自动学出规律。 深度学习是一个框架,受到了人工神经网络的启发。 深度学习模型: 更加强大的表达能力、具备层次表示能力、全局的泛化能力、迁移学习能力 机器学习领域的两个大类: 有监督学习 D=(X,y) 学习X y的学习关系 数据既有特征,又有标签。 学习映射关系
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posted @ 2019-10-17 20:46
宋岳庭
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摘要:
```
估计线性模型中的系数:a=np.linalg.lstsq(x,b),有b=a*x
求方阵的逆矩阵np.linalg.inv(A)
求广义逆矩阵:np.linalg.pinv(A)
求矩阵的行列式:np.linalg.det(A)
解形如AX=b的线性方程组:np.linalg.solve(A,b)
求矩阵的特征值:np.linalg.eigvals(A)
求特征值和特征向量:np.lina...
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posted @ 2019-10-17 20:42
宋岳庭
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摘要:
仅供学习使用 练习1 加密:ord(c) 解密:chr(int(c)) 注意必要的int、str转换 参考https://www.runoob.com/python/python func ord.html 练习2 打印九九乘法表 利用end=" ",打印完毕不换行 练习3 寻找素数 练习4 打印浮
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posted @ 2019-10-17 20:27
宋岳庭
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2019年10月8日
摘要:
仅作学习使用 在ubuntu安装成功了,可以运行example。jump2 但是在mac没有成功,报错 ImportError: No module named torch
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posted @ 2019-10-08 22:26
宋岳庭
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摘要:
仅作学习使用 介绍mahout工具 java的工具,具备基础的机器学习算法。 在java体系的应用中,很容易集成
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posted @ 2019-10-08 16:57
宋岳庭
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摘要:
仅作学习使用 先看一些资料。 推荐算法综述,https://blog.csdn.net/a378812/article/details/83033713 参考文献: [1] Su X, Khoshgoftaar T M. Asurvey of collaborative filtering tech
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posted @ 2019-10-08 16:56
宋岳庭
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摘要:
仅作学习使用 递归:输出一个值的模型。例如,估算房屋价值。 分类:一种模型,能够输出多个类别的概率分布。例如在 Fashion MNIST 模型中,输出是 10 个概率,每种服饰对应一个概率。我们在最后的密集层中使用 Softmax 激活函数创建了这个概率分布。 递归:输出一个值的模型。例如,估算房
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posted @ 2019-10-08 16:56
宋岳庭
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摘要:
仅作学习使用 https://github.com/makeyourownneuralnetwork/makeyourownneuralnetwork.git
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posted @ 2019-10-08 16:55
宋岳庭
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摘要:
仅作学习使用 基于TF-IDF的推荐: 参考: https://blog.csdn.net/a378812/article/details/83033713
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posted @ 2019-10-08 16:55
宋岳庭
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摘要:
仅作学习使用 Fashion MNIST 数据集,其中包含 70,000 张灰阶图像。 我们使用了其中的 60,000 张图像训练网络,并使用剩余的 10,000 张测试网络效果。 为了将这些图像提供给神经网络,我们需要将 28 × 28 图像扁平化为有 784 个元素的一维向量。 我们的网络包括一
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posted @ 2019-10-08 16:54
宋岳庭
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