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摘要： 数据的检索、加工与存储1.利用Numpy和pandas对CSV文件进行写操作对CSV文件进行写操作，numpy的savetxt()函数是与loadtxt()相对应的一个函数，他能以诸如CSV之类的区隔型文件格式保存数组：np.savetxt('np.csv',a,fmt='%.2f',delimiter=',',header="#1,#2,#3,#4")上面的函数调用中，我们规定了用以保存数组的文... 阅读全文

摘要： 1. 什么是推荐系统推荐系统是一种信息过滤系统，近年来非常流行，应用于各行各业。 比如大家耳熟能详的快手、头条、手机百度、淘宝、京东、应用宝...几乎各个平台都有一个智能推荐的功能。2. 推荐的主要方法推荐系统产生推荐列表的方式通常有两种：基于算法的推荐：协同过滤，逻辑回归、决策树基于内容推荐协同过滤方法根据用户历史行为（例如其购买的、选择的、评价过的物品等）结合其他用户的相似决策建立模型。这种模... 阅读全文

摘要： 摘要: 一个新的系列，来自于斯坦福德深度学习在线课程：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial。本文梳理了该教程第一部分的内容，主要包括人工神经网络入门、反向传递算法、梯度检验与高级优化 和 自编码算法与稀疏性等要点。最后以课程作业作为总结和练习。前言斯坦福深度学习在线课程是 Andrew Ng 编制的，该教程以深... 阅读全文

摘要： 通过降维压缩数据在前面已经介绍了几种不同的特征选择技术对数据集进行降维的方法。另一种常用于降维的特征选择方法就是特征抽取。数据压缩也是机器学习领域中的一个重要内容。数据压缩技术可以帮助我们对数据及逆行存储和分析。这里主要涵盖三个主题：1.无监督数据压缩——主成分分析（PCA）2.基于类别可分最大化的监督降维技术——线性判别分析（LDA）3.通过核主成分分析进行非线性降维无监督数据降维技术——主成分... 阅读全文

摘要： 傅里叶变换在物理学、数论、组合数学、信号处理、概率论、统计学、密码学、声学、光学、海洋学、结构动力学等领域都有着广泛的应用（例如在信号处理中，傅里叶变换的典型用途是将信号分解成幅值分量和频率分量）。 傅里叶变换能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅里叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅里叶变换和离散傅里叶变换。 ... 阅读全文

摘要： 使用OpenCV3处理图像下面要介绍的内容都与图像处理有关，这时需要修改图像，比如要使用具有艺术性的滤镜、外插（extrapolate）某些部分、分割、粘贴或其他需要的操作。不同色彩空间的转换OpenCV中有数百种关于在不同色彩空间之间转换的方法。当前，在计算机视觉中有三种常用的色彩空间：灰度、BGR以及HSV(Hue,Saturation,Value)1.灰度色彩空间是通过去除彩色信息来将其转换... 阅读全文

摘要： Pandaspandas是一个流行的开源Python项目，其名称取panel data(面板数据)与Python data analysis(Python 数据分析)之意。pandas有两个重要的数据结构：DataFrame和Seriespandas数据结构之DataFramepandas的DataFrame数据结构是一种带标签的二维对象，与Excel的电子表格或者关系型数据表非常相似。可以用下列... 阅读全文

摘要： Tensorflow基础知识Tensorflow设计理念（1）将图的定义和图的运行完全分开，因此Tensorflow被认为是一个“符合主义”的库（2）Tensorflow中涉及的运算都要放在图中，而图的运行只发生在会话（session）中。开启会话后，就可以用数据去填充节点，进行运算。关闭会话后，就不能继续计算了。因此会话提供了操作运算和Tensor求值的环境编程模型边Tensorflow的边有两... 阅读全文

摘要： 数值计算机器学习算法通常需要大量的数值计算。这通常是指通过迭代过程更新解的估计值来解决数学问题的算法，而不是通过解析过程推导出公式来提供正确解的方法。常见的操作包括优化（找到最小化或最大化函数值的参数）和线性方程组的求解。上溢和下溢连续数学在数字计算机上的根本困难是，我们需要通过有限数量的位模式来表示无限多的实数。这意味着我们在计算机中表示实数时，几乎总会引入一些近似误差。在许多情况下，这仅仅是舍... 阅读全文

摘要： Integrate-And-Fire Models基础知识轴突：动作电位（电位差形成电流）=神经递质发放=脉冲产生树突或细胞体：神经递质的接受=产生内外膜电位差（电流产生）=接收脉冲脉冲编码：多采用平均发放率，计算在一段时间内的。泄露电流（对于与LIF中的L（leaky））：生物概念，膜电压沿轴突传递过程中的损失，在硬件电路中用电阻代替。概述神经元动力学可以被设想为一个总和过程(有时也称为“集成”... 阅读全文