摘要: 1、时域卷积=频域相乘 这种频域相乘的特性可以用于快速求一些特定函数的积分,因为『卷积』的本质是积分,而很多特定函数存在傅里叶变换和反变换,所以与其直接求解积分函数,不如把他们变换到频域,直接进行频谱函数『相乘』,然后再反变换回来,就得到积分结果了。 卷积核本质上是一个二维函数,有对应的频谱函数,因 阅读全文
posted @ 2018-07-13 22:56 深度机器学习 阅读(1537) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 特征工程:特征选择,特征表达和特征预处理。 1、特征选择 特征选择也被称为变量选择和属性选择,它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。 特征选择与降维不同。虽说这两种方法都是要减少数据集中的特征数量,但降维相当于对所有特征进行了重新组合,而特征选择仅仅是 阅读全文
posted @ 2018-07-13 16:05 深度机器学习 阅读(7339) 评论(0) 推荐(2) 编辑
摘要: 1、二维bool向量 阅读全文
posted @ 2018-07-13 11:08 深度机器学习 阅读(1156) 评论(0) 推荐(0) 编辑