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BackGround Machine learning has become increasingly prominent and is widely used in various applications in practice. Despite its great success, the i 阅读全文
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好久没有更新博客了，昨天生日+收到了cmu的offer，打开csdn正直国庆节有一个发勋章的活动，就打算把之前在一个cmu线上项目里我写的报告搬运过来（翻译成中文实在是太麻烦了哈哈哈），这篇文章主要就是写了如果我们先手的情况下，在不同版本的井字棋规则中如何保持不败。三种版本分别是正常Normal版本 阅读全文
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正规方程法是和梯度下降法类似的另一种可以用来解决多元线性回归问题的解法。不同于梯度下降法需要一次次的迭代更新，正规方程法只需要通过解方程的方法，就可以得到最优化结果。这篇文章就简单介绍一下它的原理以及与梯度下降法的不同之处。 首先我们来看这样一幅图来引出一个问题环境。下图中J(θ1)损失函数Cost 阅读全文
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这篇文章记录一下我之前做过的通过Spark与Hive实现的基于协调过滤的电影推荐。这篇文章只能提供算法、思路和过程记录，并没有完整的代码，仅尽量全面地记录过程细节方便参考。 一、数据获取 数据集是从下面这个地址下载的，数据集主要内容是关于用户对电影的评分、评价等。免费数据集下载（很全面）_浅笑古今的 阅读全文
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格雷克（作者）不仅在书中细致还原了历史细节，通俗解释了各种理论，还生动刻画了几位不为大众所知的人物：可编程计算机先驱、超越时代的查尔斯·巴贝奇，第一位程序员、诗人拜伦之女爱达·拜伦，计算机科学之父、天妒英才的阿兰·图灵，以及全书的主人公、信息论之父克劳德·香农。 总的来说，《信息简史》就是一步历史书 阅读全文
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图灵测试与中文屋 这篇文章想分享关于人工智能的“中文屋论证”（也叫汉字屋，Chinese room）。什么是中文屋论证呢，我们知道图灵测试是判断是机器否是人工智能的公认标准。我先说图灵测试，知道了图灵测试就很好理解汉子屋论证了。 图灵测试非常简单，就是图灵提出来的，判断一个机器是不是具有智能，就是在 阅读全文
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Kmeans聚类是我最早接触的，也是最简单的机器学习聚类算法了。它是一种无监督学习算法。 原理: 还是先简单过一下Kmeans聚类的过程吧。不像模像样地罗列个一二三四，直接口述一下过程就好：比如我们要对二维坐标下一堆散列的点进行Kmeans聚类，我们要提前指定K的值，然后随机选择k个点作为k个聚类中 阅读全文
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密度聚类，也被称为CFDP(Clustering by fast search and find of density peaksd)。 密度聚类的作用和Kmeans聚类差不多，可以将一堆数据分成若干类。“密度聚类”，顾名思义其实就是根据点的密度进行归类，比如说某一处点特别密集，那么这一块会偏向归为 阅读全文
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PCA全称是Principal Component Analysis，即主成分分析。它主要是以“提取出特征的主要成分”这一方式来实现降维的。 介绍PCA的大体思想，先抛开一些原理公式，如上图所示，原来是三维的数据，通过分析找出两个主成分PC1和PC2，那么直接在这两个主成分的方向上就可以形成一个平面 阅读全文
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CycleGAN是一种很方便使用的用于进行图像风格转换的模型。它的一大优势就在于不需要成对的数据集就可以进行训练。比如我们只需要随便一大堆真人图像和随便另一大堆动漫图像，就可以训练出这两类风格互相转换的模型。 CycleGAN进行风格转换的原理是这样的：在CycleGAN模型中有两个生成器和两个判别 阅读全文
