01 2019 档案
摘要：Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题 Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题 Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题 Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题 上周一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家，在他的 Linkedin 发表了一
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摘要：详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/details/78847691 详解机器学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法 https://blog.csdn.net/qq_25737169/article/d
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摘要：Visual studio低版本向高版本迁移出现“无法启动程序'......\.exe'。系统找不到指定的文件” Visual studio低版本向高版本迁移出现“无法启动程序'......\.exe'。系统找不到指定的文件” Visual studio低版本向高版本迁移出现“无法启动程序'....
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摘要：VS2017配置opencv教程（超详细！！！） VS2017配置opencv教程（超详细！！！） VS2017配置opencv教程（超详细！！！） VS2017配置opencv教程（超详细！！！） 前言：刚开始是不打算写这篇博客的，但是我最近为了完成对老师布置的区域生长算法，强行要配置一波open
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摘要：opencv学习-关于Mat类中的Scalar（） 2013年12月16日 20:31:59 laohu_tiger 阅读数：28652 opencv学习-关于Mat类中的Scalar（） 2013年12月16日 20:31:59 laohu_tiger 阅读数：28652 opencv学习-关于M
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摘要：Kaggle比赛心得 转 Kaggle比赛心得 转 Kaggle比赛心得 Kaggle比赛心得 转 转 最近参加了两场Kaggle比赛,收获颇多,一直想写篇文章总结一下。接触Kaggle到现在不到一年，比赛成绩一个银牌（5%）一个铜牌（9%），勉强算入门了，跟大神们还有很大的距离。新学期准备找实习面
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摘要：Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题 Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题 Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题 Kaggle爆文：一个框架解决几乎所有机器学习问题 上周一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家，在他的 Linkedin 发表了一
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摘要：DBSCAN聚类算法——机器学习（理论+图解+python代码） DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在
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摘要：谱聚类算法总结 简述 谱聚类是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割,也可以是分割规模差不多且割边最小的分割。 谱聚类算法首先根据给定的样本数据集定
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摘要：奇异值分解(SVD)及其应用 PCA的实现一般有两种，一种是用特征值分解去实现的，一种是用奇异值分解去实现的。在上篇文章中便是基于特征值分解的一种解释。特征值和奇异值在大部分人的印象中，往往是停留在纯粹的数学计算中。而且线性代数或者矩阵论里面，也很少讲任何跟特征值与奇异值有关的应用背景。奇异值分解是
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摘要：降维-LDA线性判别分析 降维-LDA线性判别分析 降维-LDA线性判别分析 降维-LDA线性判别分析 【机器学习】LDA线性判别分析 1. LDA的基本思想 2. LDA求解方法 3. 将LDA推广到多分类 4. LDA算法流程 5. LDA和PCA对比 【附录1】瑞利商与广义瑞利商 线性判别分析
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摘要：k-means 的原理，优缺点以及改进 k-means 的原理，优缺点以及改进 k-means 的原理，优缺点以及改进 k-means 的原理，优缺点以及改进 K-Means算法是无监督的聚类算法，它实现起来比较简单，聚类效果也不错，因此应用很广泛。K-Means算法有大量的变体，本文就从最传统的K
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摘要：最优化问题综述 最优化问题综述 最优化问题综述 最优化问题综述 1 优化问题分类 优化问题一般可分为两大类：无约束优化问题和约束优化问题，约束优化问题又可分为含等式约束优化问题和含不等式约束优化问题。 无约束优化问题 含等式约束的优化问题 含不等式约束的优化问题 2 求解策略 针对以上三种情形，各有
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摘要：最近在看《机器学习实战》这本书，因为自己本身很想深入的了解机器学习算法，加之想学python，选择了这本书进行学习。 一 . K-近邻算法（KNN）概述 最简单最初级的分类器是将全部的训练数据所对应的类别都记录下来，当测试对象的属性和某个训练对象的属性完全匹配时，便可以对其进行分类。但是怎么可能所有
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摘要：k-均值聚类Python代码实现 k-均值聚类的简介可以参考：http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/79276668 k-均值聚类Python代码实现 k-均值聚类的简介可以参考：http://blog.csdn.net/fengbing
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摘要：深度学习入门必须理解这25个概念 2017年05月22日 21:11:51 Star先生 阅读数：30013 深度学习入门必须理解这25个概念 2017年05月22日 21:11:51 Star先生 阅读数：30013 深度学习入门必须理解这25个概念 深度学习入门必须理解这25个概念 2017年0
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摘要：kmeans聚类理论篇 前言 kmeans是最简单的聚类算法之一，但是运用十分广泛。最近在工作中也经常遇到这个算法。kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据分类后，然后分类研究不同聚类下数据的特点。 本文记录学习kmeans算法相关的内容，包括算法原理，收敛性，效果评估聚，最后带上R
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摘要：主成分分析（PCA）原理详解 主成分分析（PCA）原理详解 主成分分析（PCA）原理详解 主成分分析（PCA）原理详解 一、PCA简介 1. 相关背景 上完陈恩红老师的《机器学习与知识发现》和季海波老师的《矩阵代数》两门课之后，颇有体会。最近在做主成分分析和奇异值分解方面的项目，所以记录一下心得体会
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摘要：Python入门 一 编程与编程语言 python是一门编程语言，作为学习python的开始，需要事先搞明白：编程的目的是什么？什么是编程语言？什么是编程？ 编程的目的： #计算机的发明，是为了用机器取代/解放人力，而编程的目的则是将人类的思想流程按照某种能够被计算机识别的表达方式传递给计算机，从而
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摘要：Python入门 阅读目录 一 编程与编程语言 二 编程语言分类 三 主流编程语言介绍 四 python介绍 五 安装python解释器 六 第一个python程序 七 变量 八 用户与程序交互 九 基本数据类型 十 格式化输出 十一 基本运算符 十二 流程控制之if...else 十三 流程控制之
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摘要：一 编程与编程语言 python是一门编程语言，作为学习python的开始，需要事先搞明白：编程的目的是什么？什么是编程语言？什么是编程？ 编程的目的： 什么是编程语言？ 什么是编程？ 所以我有话对大家说 二 编程语言分类 编程的语言的发展经历了 高级语言更贴近人类语言，因而造成了：它必须被翻译成计
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摘要：在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了
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摘要：在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了
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摘要：在主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了
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