摘要: 本文整理自知乎专栏 "深度炼丹" ,转载请征求原作者同意。 本文的全部代码都在原作者GitHub仓库 "github" CS20SI是Stanford大学开设的基于Tensorflow的深度学习研究课程。 TensorFlow中的Linear Regression 我们用tensorflow实现一个 阅读全文
posted @ 2018-03-26 21:24 Holy炭 阅读(290) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文整理自知乎专栏 "深度炼丹" ,转载请征求原作者同意。 本文的全部代码都在原作者GitHub仓库 "github" CS20SI是Stanford大学开设的基于Tensorflow的深度学习研究课程。 TensorBoard可视化 安装TensorFlow的时候TensorBoard自动安装,使 阅读全文
posted @ 2018-03-26 20:33 Holy炭 阅读(444) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文整理自知乎专栏 "深度炼丹" ,转载请征求原作者同意。 本文的全部代码都在原作者GitHub仓库 "github" CS20SI是Stanford大学开设的基于Tensorflow的深度学习研究课程。 什么是TensorFlow 使用数据流图来做数值计算的开源软件 Google Brain团队开 阅读全文
posted @ 2018-03-26 20:24 Holy炭 阅读(522) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文同时也发布在 "自建博客地址" Tensorflow%E5%88%9D%E4%B8%8A%E6%89%8B.html)。 本文翻译自 "www.tensorflow.org" 的英文教程。 本文档介绍了TensorFlow编程环境,并向您展示了如何使用Tensorflow解决鸢尾花分类问题。 先 阅读全文
posted @ 2018-03-21 17:14 Holy炭 阅读(1351) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 此前写过一篇 " 《BP算法基本原理推导 《机器学习》笔记》 " ,但是感觉满纸公式,而且没有讲到BP算法的精妙之处,所以找了一些资料,加上自己的理解,再来谈一下BP。如有什么疏漏或者错误的地方,还请大家不吝赐教。 1.泛谈BP 说到反向传播,无非四个字——“链式求导”,但实际上BP不止如此,BP是 阅读全文
posted @ 2017-07-17 01:44 Holy炭 阅读(1847) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 41. First Missing Positive Given an unsorted integer array, find the first missing positive integer. For example, Given return , and return . Your alg 阅读全文
posted @ 2017-06-09 19:11 Holy炭 阅读(435) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 39. Combination Sum Given a set of candidate numbers ( C ) (without duplicates) and a target number ( T ), find all unique combinations in C where the 阅读全文
posted @ 2017-06-07 16:13 Holy炭 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 38. Count and Say The count and say sequence is the sequence of integers beginning as follows: is read off as or . is read off as or . is read off as 阅读全文
posted @ 2017-06-06 22:52 Holy炭 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 33. Search in Rotated Sorted Array Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand. (i.e., might become 阅读全文
posted @ 2017-06-05 10:21 Holy炭 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: itemKNN发展史 推荐系统的三篇重要的论文解读 本文用到的符号标识 1、Item based CF 基本过程: 计算相似度矩阵 Cosine相似度 皮尔逊相似系数 参数聚合进行推荐 根据用户项目交互矩阵 $A$ 计算相似度矩阵 $W$: 这样,用户对整个项目列表的偏好值可以如下计算: $${ { 阅读全文
posted @ 2017-06-04 23:43 Holy炭 阅读(5671) 评论(0) 推荐(0) 编辑