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2018年3月14日
查找
摘要: 1. 顺序查找 从指定起点处的元素开始依次查找,直到找到满足条件的目标值结束。 平均时间复杂度:O(n/2)最坏情况:O(n) 2. 二分查找 二分查找的原理是将当前的查询的集合从中点处拆分为两个子集,然后将中点处的值与目标值进行比较,确定目标值所在的子集,再对这子集再次进行拆分,直到找到目标元素或
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posted @ 2018-03-14 20:02 farmerspring
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2018年3月10日
排序
摘要: 1. 选择排序 思想:每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,顺序放在待排序的数列的最前,直到全部待排序的数据元素排完。 时间复杂度:O(n2) 2. 冒泡排序 思想:它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有
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posted @ 2018-03-10 12:09 farmerspring
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2018年3月9日
什么是CNN、RNN、LSTM
摘要: . 全连层 每个神经元输入: 每个神经元输出: (通过一个激活函数) 2. RNN(Recurrent Neural Network) 与传统的神经网络不通,RNN与时间有关。 3. LSTM(Long Short-Term Memory 长短期记忆)
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posted @ 2018-03-09 12:34 farmerspring
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2018年2月28日
tensorflow + cnn
摘要: 1. CNN(Convolutional Neural Network)卷积神经网络 示例代码 2. 文件保存 3. 文件提取
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posted @ 2018-02-28 22:43 farmerspring
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2018年2月27日
tensorboard 可视化的训练
摘要: 1. 使用 with tf.name_scope('layer') 加标签 2. pycharm terminal 中进入project目录 输入 tensorboard --logdir=logs 将得到的网址 http://DESKTOP-V7I30OQ:6006 输入浏览器,即可得到 3. 查
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posted @ 2018-02-27 17:21 farmerspring
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2018年2月26日
tensorflow 加速优化方法
摘要: 1. stochastic gradient decent(CGD) 将data分小批放入神经网络中进行计算 W += -Learning rate * dx 缺点:选择合适的learning rate比较困难 速度慢 容易收敛到局部最优,并且在某些情况下可能被困在鞍点 2. momentum 模拟
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posted @ 2018-02-26 16:27 farmerspring
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tensorflow基础
摘要: 1. 安装tensorflow pycharm-file-settings-project interpreter-最右侧绿色添加按钮-搜索tensorflow-install packages 注意tensorflow只支持64位 2. 简介 TensorFlow 是一个使用数据流图进行数值计算的
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posted @ 2018-02-26 11:20 farmerspring
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sklearn学习笔记
摘要: 1. 安装sklearn pycharm-file-settings-project interpreter-最右侧绿色添加按钮-搜索sklearn-install packages 2. sklearn数据集 http://scikit-learn.org/stable/modules/class
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posted @ 2018-02-26 09:48 farmerspring
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2017年11月29日
概率生成模型GAN
摘要: 1. 概率生成模型 概率生成模型的目的,就是找出给定观测数据内部的统计规律,并且能够基于所得到的概率分布模型,产生全新的,与观测数据类似的数据。 2. 常见的生成模型 (1) 生成对抗网络(GAN) (2)变分自动编码模型(VAE) (3)自回归模型(Auto-regressive) 3. GAN模
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posted @ 2017-11-29 21:17 farmerspring
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机器学习的种类
摘要: 一、监督学习 supervised learning 已有训练样本和分类器,通过训练样本来得到分类器的最佳模型,再利用这个模型来处理新样本。 (1)分类 (2)回归 (3)结构学习 structured learning (4)深度学习 常见算法: 反向传播算法 BP算法 二、半监督学习 semi-
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posted @ 2017-11-29 20:42 farmerspring
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