01 2022 档案
摘要：嗨咯！a ni o~！空妮七挖！大家好久不见呀~今天小Mi继续给大家讲解正则化！ 目前深度模型在各种复杂的任务中固然表现十分优秀，但是其架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经元和参数之间的大量连接需要通过梯度下降及其变体以迭代的方式不断调整。向全局最小值的收敛过程较慢，容易掉入局部极小值
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摘要：好久不见，甚是想念！小Mi最近一直在忙着消化深度学习的各种知识点，这不就马不停蹄地就给大家安排上啦！今天小Mi给大家介绍简单的深度学习网络（Deep Neural Networks， DNN），废话不多说，赶紧开始吧~ 感知机 首先隆重介绍下神经网络的基础单元——感知机，整体过程就是对若干输入进行加
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摘要：前两期小Mi带大家学习了支持向量机的优化问题、如何得到大间距分类器以及其背后的数学原理，今天小Mi最后一讲让我们快速果断地结束支持向量机的学习哈。小Mi废话不多说！ 4 Kernel（一） 之前小Mi曾经提过，如果遇到无法用直线进行分隔的分类问题时，可以适当采用高级数的多项式模型来解决： 为了获得上
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摘要：办公中我们经常会处理很多复杂的excel、word、pdf等文件，大家有没有设想过用一个平台就可以同时处理这些东西呢？没错，小Mi又给大家挖掘了新的神技能，今天就显摆下如何用python处理excel表格（嘴硬党是不是可以承认python是最好的语言了吧，哈哈）！ 1. 安装库 首先，准备工作自然是
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摘要：一周未见，甚是想念！今天小Mi带大家学习聚类算法！也就是主流的监督学习算法我们已经学完了，本期我们开始接触无监督学习算法。废话不多说，跟着小Mi开始学习吧~ 1 无监督学习 什么是无监督学习呢？首先我们先回顾下非常熟悉的监督学习算法：通常典型的监督学习中会有一个带有标签的训练集，根据这个训练集可以拟
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摘要：一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习异常检测(Anomaly detection)！废话不多说，我们开始吧~ 1 定义 异常检测(Anomaly detection)这个算法很有意思：它虽然主要用于非监督学习问题，但从某些角度看，它又和一些监督学习问题很类似。 什么是异常检测： 通常飞机的引擎从
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摘要：一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习异常检测(Anomaly detection)的多元部分！废话不多说，我们开始吧~ 7 多元高斯分布 今天学习的内容是异常检测算法的更进一步，涉及到多元高斯分布，它有一些优势，也有一些劣势，它能捕捉到之前的算法检测不出来的异常，首先我们来看一个例子。 假设有上
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摘要：一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习推荐系统(Recommender Systems)！推荐系统是机器学习中一个很重要的应用，比如某易推荐的歌曲呀，某宝推荐的购物清单呀等等，既然应该这么广泛，那就废话不多说，我们开始吧~ 1 定义 推荐系统是个很有意思的问题，机器学习的学术会议上通常不太会关注推
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摘要：一周未见，甚是想念，今天小Mi带大家学习大规模机器学习(Large Scale Machine Learning)！废话不多说，我们开始吧~ 1 大规模数据集的必要性 如果有一个低方差模型，增加数据集的规模可以帮助获得更好的结果。我们应该怎样应对一个有100万条记录的训练集？ 以线性回归模型为例，每
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摘要：时间可过得真快，本周小Mi的更新便是我们机器学习系列的最后一期啦！说了那么多理论，总该来点案例对不对！废话不多说，让我们开始吧~ 定义 那么什么是图片文字识别呢？其实对应的英文全称为Photo Optical Character Recognition，也可以翻译为图片光学字符识别。 随着智能手机拍
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摘要：小Mi机器学习系列的汇总网页终于千呼万唤出来啦！！！其实早在做这个系列的一开始，小Mi就曾设想做一个这样的东西，没想到转眼刚小半年，今天终于全部更新完毕！好开心，好激动，要飞起~~ 1.介绍篇： 机器学习就是对于某类任务T和性能度量P，如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么
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摘要：时隔好久，这不小Mi的python办公系列又更新啦！这次我们学习如何用python处理word文件！ 1. 安装库 说实话，库的安装其实相比excel来说真的就再简单不过啦，这次小Mi全程就只更新安装了一个库，代码如下： pip install python-docx 欧凯，那么这部分就已经完成啦！
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摘要：转眼间，小Mi带大家已经机器学习了两个月了，今天带大家一起放松放松，我们和电脑来几场简单的“决斗”！ 场景1： 在没有丰富表情包的聊天时代，大家的表情是不是纯粹靠兔斯基和石头剪刀布来简单进行娱乐，要不今天安排下和计算机无聊来几局？ 逻辑分析： 代码展示： import random #导入随机模块
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摘要：几天不见，动力不减！话说回来，我们要正式开始挑起大梁干大事了，前面一段时间，小Mi已经带大家初步了解了机器学习，复习了机器学习中需要用到的线性代数知识点，这次我们就要开始正式学习监督学习下的单变量线性回归（那么后面是不是还有多变量线性回归？Bingo！答对了！）啦。那就废话不多说，抓紧时间跟小Mi一
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摘要：小Mi学习，向上积极！在上一篇机器学习中，小Mi已经带大家认识了单变量线性回归的数学模型，以及对应代价函数的图形解释，小Mi也提及过，我们真正需要的是一种有效的算法，能够自动地找出这些使代价函数J取最小值的参数，来，因此它来了它来了！今天小Mi在此基础上，继续带大家一起学习梯度下降算法。 3梯度下降
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