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摘要： 安装 Keras 有两个 Backend，也就是 Keras 基于什么东西来做运算 Keras 的两个 Backend，一个是 Theano，一个是 TensorFlow 每次当我们 import keras 的时候, 就会看到屏幕显示当前使用的 Backend 配置文件 直接修改配置文件可能会在 阅读全文

摘要： ```python coding:utf 8 import tensorflow as tf ''' 出现以下 Warning Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SS 阅读全文

摘要： 安装 sklearn.datasets 这个包提供一些函数用于读取样本数据（数据存在 .csv 或 .csv.gz 文件），比如 酒数据集（用于分类） 13 个特征包括各种成分的含量、酒的颜色等 3 个分类简单的标记为 class_0、class_1、class_2 参数 return_X_y 表示 阅读全文

摘要： 传统的机器学习算法非常依赖人工提取特征，使得图像识别、语音识别、自然语音处理等问题存在特征提取的瓶颈 基于全连接神经网络的方法存在参数太多、无法利用时间序列信息等问题 卷积神经网络（CNN）解决图像的特征提取问题、参数太多问题 循环神经网络（RNN）解决利用时间序列信息的问题 RNN 主要用于语音识 阅读全文

摘要： ###和全连接神经网络的主要差别 全连接神经网络： 每个神经元的输入数据，都使用了上一层的所有神经元的输出数据，每个神经元的输出数据，都被作为下一层的所有神经元的输入数据，这容易导致参数数量膨胀、过拟合、容易陷入局部最优，尤其用于图像识别时，如果把每个像素当成一个特征，则会有大量的特征值，比如一副 阅读全文

摘要： ###神经元模型 神经元具有如下三个功能 1. 能够接收 n 个神经元模型传递过来的信号 2. 能够在信号的传递过程中为信号分配权重 3. 能够将得到的信号进行汇总、变换并输出 ![](https://img2020.cnblogs.com/blog/1926863/202003/1926863-2 阅读全文

摘要： EM 算法（Expectation Maximization 期望最大化）是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计 比如班里有 100 个学生，我们拥有所有人的身高数据，但不知道哪些是男生，哪些是女生，未知的性别就是隐变量 1. 先自己假设男生的正态分布的参数、女生的正态分布的参数 阅读全文

摘要： 极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE） 由于样本数据，是实实在在发生的数据，有理由相信该样本出现的概率本来就比较大，极大似然估计假设该样本出现的概率是最大的，然后通过该样本寻找一组参数，该参数使得该样本出现的概率最大 比如：班里有 50 个男生，50 个女生， 阅读全文

摘要： 基于协同过滤（collaborative filtering）的推荐引擎，是通过将用户和其他用户的数据进行对比来实现推荐 不是利用属性来描述物品从而计算它们之间的相似度，而是利用用户对它们的意见来计算相似度，这就是协同过滤中所使用的方法，它并不关心物品的描述属性，而是严格地按照许多用户的观点来计算相 阅读全文

摘要： SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解）是一种强大的降维工具 很多情况下，数据的一小段携带了大部分信息，其他要么是噪声，要么就是毫不相关的信息，SVD 是矩阵分解的一种，可以把 SVD 看成是从噪声数据中抽取相关特征 优点：简化数据，去除噪声，提高算法的结果 缺 阅读全文