alex_bn_lee

导航

< 2025年3月 >
23 24 25 26 27 28 1
2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15
16 17 18 19 20 21 22
23 24 25 26 27 28 29
30 31 1 2 3 4 5

统计

随笔分类 -  AI Related

上一页 1 ··· 5 6 7 8 9

Artificial Intelligence Machine Learning Deep Learning NLP
【354】Numpy 相关函数应用
摘要:numpy中的ndarray方法和属性 - bonelee - 博客园 numpy.ndarray — NumPy v1.15 Manual 属性: T:转置,同 transpose() flat:转 1维 size:元素总数 ndim:维度 shape:元组,行与列 方法: axis=0:按照列进 阅读全文

posted @ 2019-01-22 06:01 McDelfino 阅读(237) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【353】线性回归损失函数求导举例
摘要:参考:【351】实数对向量求导公式 参考:【352】矩阵转置性质 参考:机器学习实战教程(十一):线性回归基础篇之预测鲍鱼年龄 其他方法可参考 回归算法之线性回归。 参考:通过一个例子快速上手矩阵求导 线性回归的损失函数如下:Eb=(Xby)T(Xby)
将转置 阅读全文

posted @ 2019-01-21 11:30 McDelfino 阅读(2937) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【352】矩阵转置性质
摘要:参考:矩阵转置 - Wikipedia 对于矩阵 A, B 和标量 c 转置有下列性质:(AT)T=A
转置是自身逆运算。$${\displaystyle (A 阅读全文

posted @ 2019-01-21 11:26 McDelfino 阅读(6357) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【351】实数对向量求导公式及推导
摘要:实数对向量求导公式,得到结果的形式与 分母(自变量) 一致,意思就是,自变量是列向量,结果也是列向量 因变量是否转置对于结果无影响,这一条是我自己总结的。 公式一:将 x 约掉后,剩下一个跟 x 维度一直的就可以了,所以都是 a。 公式二:理解成 xx=x2 吧,所以就是 $2x 阅读全文

posted @ 2019-01-21 11:05 McDelfino 阅读(3400) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【350】机器学习中的线性代数之矩阵求导
摘要:参考:机器学习中的线性代数之矩阵求导 参考:Matrix calculus - Wikipedia 矩阵求导(Matrix Derivative)也称作矩阵微分(Matrix Differential),在机器学习、图像处理、最优化等领域的公式推导中经常用到。 布局(Layout):在矩阵求导中有两 阅读全文

posted @ 2019-01-19 18:09 McDelfino 阅读(798) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【349】线性回归直接计算与指数线性回归
摘要: 阅读全文

posted @ 2019-01-18 14:21 McDelfino 阅读(588) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【348】通过 Numpy 创建各式各样的矩阵
摘要:参考:NumPy之array-一个程序媛的自我修养-51CTO博客 参考:numpy中数组和矩阵的区别 - jiangsujiangjiang的博客 - CSDN博客 一、使用系统方法 二、用指定的数据填充 阅读全文

posted @ 2019-01-15 12:23 McDelfino 阅读(387) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【346】TF-IDF
摘要:Ref: 文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick Ref: 文本挖掘预处理之TF-IDF Ref: sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer Ref: TF-IDF与余弦相似性的应用(一):自动提取关键词 Ref: TF-IDF与余弦相似性 阅读全文

posted @ 2019-01-03 07:59 McDelfino 阅读(218) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【345】机器学习入门 - 李宏毅机器学习笔记
摘要:参考:[机器学习入门] 经典台大李宏毅机器学习课程从这里开始 <!-- flowchart 箭头图标 勿删 --> TOPICBLOGPDFVIDEO 【1】Learning Map(学习导图) blog pdf video 【2】Regression:Case Study ;回归:案例研究 blo 阅读全文

posted @ 2018-12-03 06:30 McDelfino 阅读(3939) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【343】MathJax、LaTex、Mathml 数学公式
摘要:参考:cnblog中添加数学公式支持 分类参考: 1. 基本功能 MathJax 我的LaTeX入门 MathJax basic tutorial and quick reference 分段函数:矩阵、方程组和分段函数的LaTex表达 矩阵:latex数学公式编写(一):latex矩阵编写 2.  阅读全文

posted @ 2018-11-30 14:53 McDelfino 阅读(2080) 评论(3) 推荐(1) 编辑

【342】Linear Regression by Python
摘要:Reference: 用scikit-learn和pandas学习线性回归 首先获取数据存储在 pandas.DataFrame 中,获取途径(CSV 文件、Numpy 创建) 将数据分成 X 和 y,X 可以含有多列,也就是多个参数 通过 Linear Regression 计算 获取 inter 阅读全文

posted @ 2018-11-30 14:20 McDelfino 阅读(338) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【341】Numpy 相关应用
摘要:Numpy_01 Numpy_02 Numpy_03 阅读全文

posted @ 2018-11-26 15:10 McDelfino 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【337】Text Mining Using Twitter Streaming API and Python
摘要:Reference: An Introduction to Text Mining using Twitter Streaming API and Python Reference: How to Register a Twitter App in 8 Easy Steps Getting Data 阅读全文

posted @ 2018-11-12 14:42 McDelfino 阅读(390) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【332】Machine Learning
摘要:Reference: 决策树方法-对买电脑进行分类预测 Reference: 最邻近规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法应用 Reference: python 内建函数 str() 和 repr() 的区别 Reference: Python repr() 函数 阅读全文

posted @ 2018-09-12 19:17 McDelfino 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑

上一页 1 ··· 5 6 7 8 9
点击右上角即可分享
微信分享提示