一杯明月 - 博客园

2019年11月4日

摘要：有时候在调试（debug）python代码的时候，希望像matlab那样输入某一个变量以查看其值，这是需要把pycharm的console切换到python的console，以输入变量查看其值，点击那个"python"标志即可，再次点击可切换回去。阅读全文

posted @ 2019-11-04 21:25 一杯明月阅读(2643) 评论(0) 推荐(0)

梯度下降原理和随机梯度下降

摘要： 2022、9、7 23:03 27 梯度下降_哔哩哔哩_bilibili 2021.11.9： (4 封私信 / 79 条消息) 【视频】梯度下降是什么鬼？（高中生都看得懂） - 知乎 (zhihu.com) 之前：理解随机梯度下降，首先要知道梯度下降法，故先介绍梯度下降法：梯度下降法大多数机阅读全文

posted @ 2019-11-04 18:01 一杯明月阅读(5622) 评论(0) 推荐(0)

2019年11月3日

pycharm调整选中的变量的颜色

摘要：阅读全文

posted @ 2019-11-03 20:17 一杯明月阅读(2271) 评论(0) 推荐(2)

2019年11月2日

K-means聚类

摘要： https://blog.csdn.net/skyline0623/article/details/8154911 https://blog.csdn.net/llh_1178/article/details/81633396 k-means算法思想先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每阅读全文

posted @ 2019-11-02 19:43 一杯明月阅读(197) 评论(0) 推荐(0)

ubuntu16.04下安装.deb安装包

摘要： sudo dpkg -i <package.deb> 阅读全文

posted @ 2019-11-02 19:24 一杯明月阅读(342) 评论(0) 推荐(0)

过拟合和欠拟合

摘要：过拟合：样本数量少于要估计的参数，容易造成过拟合，泛化能力会很差。欠拟合：样本数量多于要估计的参数，易造成欠拟合。阅读全文

posted @ 2019-11-02 15:17 一杯明月阅读(272) 评论(0) 推荐(0)

从K近邻算法、距离度量谈到KD树、SIFT+BBF算法

摘要：参考：https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674 1.3、K值的选择除了上述1.2节如何定义邻居的问题之外，还有一个选择多少个邻居，即K值定义为多大的问题。不要小看了这个K值选择问题，因为它对K近邻算法的结果会产生重大影响。如李航博阅读全文

posted @ 2019-11-02 14:53 一杯明月阅读(744) 评论(0) 推荐(0)

2019年10月31日

CAJViewer 去除右上角闪动的图标

摘要：打开CMD，粘贴如下代码：阅读全文

posted @ 2019-10-31 13:48 一杯明月阅读(389) 评论(0) 推荐(0)

装ubuntu的坑

摘要：装ubuntu安装盘的U盘，在BOOT中会出现两种载入方式，切记不要用UEFI方式打开，否则安装ubuntu会在最后卡在GRUB的安装上面，然后失败。阅读全文

posted @ 2019-10-31 13:03 一杯明月阅读(179) 评论(0) 推荐(0)

欧式空间和欧式距离、曼哈顿距离

摘要：从起源来讲，欧式空间是满足欧几里得《几何原本》中几何五公理的空间。维基百科欧几里得几何中给出的解释如下： 1. 从一点向另一点可以引一条直线。2. 任意线段能无限延伸成一条直线。3. 给定任意线段，可以以其一个端点作为圆心，该线段作为半径作一个圆。4. 所有直角都相等。5. 若两条直线都与第三条直线阅读全文

posted @ 2019-10-31 12:38 一杯明月阅读(5323) 评论(0) 推荐(0)