03 2020 档案
摘要：相比于监督学习，非监督学习的输入数据没有标签信息，需要通过算法模型来挖掘数据内在的结构和模式。非监督学习主要包含两大类学习方法：数据聚类和特征变量关联。其中，聚类算法往往是通过多次迭代来找到数据的最优分割，而特征变量关联则是利用各种相关性分析方法来找到变量之间的关系。 01 K均值聚类 与分类问题不
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摘要：宇宙，是时间和空间的总和。时间是一维的，空间。。。maybe 9 or 10维？ 降维，即用一个低维度的向量表示原始高维度的特征。常见的降维方法有主成分分析、线性判别分析、等距映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征映射、局部保留投影等。 01 PCA最大方差理论 在机器学习领域中，我们对原始数据进行特征提
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摘要：import torch import torchvision import matplotlib.pyplot as plt import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dat
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摘要：https://blog.csdn.net/starstar1992/article/details/54913261?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none
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摘要：https://www.cnblogs.com/DicksonJYL/p/9541432.html 观点： 1、数学是必须的。 数学对于机器学习来说是必备基础，数学是内功，你要理解一个算法的内在逻辑，没有数学是不行的。以后跑算法的时候，你可能就是调参、调包，不会用到数学。但是你发现效果不好的时候，如
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摘要：基本原理就不做介绍了, 很基础的数据结构课程知识.私下回顾即可,主要学习代码. 1.双指针 https://leetcode-cn.com/problems/two-sum-ii-input-array-is-sorted/description/?utm_source=LCUS&utm_mediu
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摘要：不忘初心,方得始终. 01 支持向量机 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是众多监督学习方法中十分出色的一种，几乎所有讲述经典机器学习方法的教材都会介绍。关于SVM，流传着一个关于天使与魔鬼的故事。以下关于SVM的介绍很生动： 传说魔鬼和天使玩了一个游戏，魔鬼在桌上放
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摘要：使用pytorch。 一、定义模型结构 model.py import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F """ 定义一个类，这个类继承于nn.Module，实现两个方法：初始化函数和正向传播 实例化这个类之后，将参数传入这个类中，进行正向
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摘要：第2章 模型评估 “没有测量，就没有科学。”这是科学家门捷列夫的名言。在计算机科学特别是机器学习领域中，对模型的评估同样至关重要。只有选择与问题相匹配的评估方法，才能快速地发现模型选择或训练过程中出现的问题，迭代地对模型进行优化。模型评估主要分为离线评估和在线评估两个阶段。针对分类、排序、回归、序列
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摘要：>>>前言 人工智能技术正在对社会结构、职场、教育等带来革命性的变化。未来几年是人工智能技术全面普及化的时期，也是该技术的相关人才最为稀缺的时期。 人工智能泛指让机器具有人的智力的技术。这项技术的目的是使机器像人一样感知、思考、做事、解决问题。人工智能是一个宽泛的技术领域，包括自然语言理解、计算机视
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