
机器学习
文章平均质量分 97
lsldd
这个作者很懒,什么都没留下…
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用Python开始机器学习(1:配置windows平台)
使用机器学习的开发工具很多,如Mat'la原创 2014-11-13 19:07:06 · 14611 阅读 · 2 评论 -
caffe-windows快速配置和测试训练教程
下载资源和数据1、下载微软官方caffe-windows解压到F盘根目录。这个版本好处待会会说。点我进入Git下载 2、Cuda SDK。这里以Cuda7.5为例。解压到caffe-windows目录。点我进入官网下载 3、下载cuDNN。同样用7.5版本。点我进入官网下载。官网下载可能需要你注册,忍一下吧。 4、下载用于训练手写数字识别模型LeNet的mnist数据集。点我官网下载编译caf原创 2017-06-04 16:56:55 · 2515 阅读 · 2 评论 -
模拟退火算法解旅行商(TSP)问题
该帖子的代码主要转自[模拟退火算法]1 该文对模拟退火算法作了较好的分析,不过该文中举例的TSP的代码有一些问题,我对此作了修正,并在文中最后做出解释。 代码如下:#include <iostream>#include <string.h>#include <stdlib.h>#include <algorithm>#include <stdio.h>#include <time.h>原创 2015-12-18 17:04:19 · 9204 阅读 · 5 评论 -
用Python开始机器学习(6:朴素贝叶斯分类器)
朴素贝叶斯 情感分类 python原创 2014-11-27 14:52:04 · 64128 阅读 · 15 评论 -
用Python开始机器学习(9:推荐算法之推荐矩阵)
每个人都会有这样的经历:当你在电商网站购物时,你会看到天猫给你弹出的“和你买了同样物品的人还买了XXX”的信息;当你在SNS社交网站闲逛时,也会看到弹出的“你可能认识XXX“的信息;你在微博添加关注人时,也会看到“你可能对XXX也感兴趣”;等等。所有这一切,都是背后的推荐算法运作的结果。最经典的关联规则算法是大名鼎鼎的Apriori算法,源自一个超市购物篮的故事:啤酒总是和尿布一起被购买。有兴趣的原创 2014-11-30 00:52:21 · 10336 阅读 · 1 评论 -
用Python开始机器学习(8:SVM支持向量机)
SVM 支持向量机原创 2014-11-29 02:13:45 · 46276 阅读 · 16 评论 -
用Python开始机器学习(10:聚类算法之K均值)
用Python开始机器学习(10:聚类算法之K均值)原创 2014-11-30 21:39:19 · 24068 阅读 · 1 评论 -
用Python开始机器学习(4:KNN分类算法)
KNN分类算法(K-Nearest-Neighbors Classification)是原创 2014-11-23 17:24:12 · 61173 阅读 · 18 评论 -
用Python开始机器学习(7:逻辑回归分类)
在本系列文章中提到过用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)中提到过回归算法。逻辑回归算法本质还是回归,只是其引入了逻辑函数来帮助其分类。实践发现,逻辑回归在文本分类领域表现的也很优秀。现在让我们来一探究竟。1、逻辑函数假设数据集有n个独立的特征,x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数,使得预测值与真实值的误差最小:而我们希望这样的f(x)具有能够很原创 2014-11-27 22:12:01 · 54440 阅读 · 5 评论 -
用Python开始机器学习(5:文本特征抽取与向量化)
文本特征抽取与向量化 TF-IDF 词频-反转文档频率原创 2014-11-26 22:09:23 · 78779 阅读 · 9 评论 -
用Python开始机器学习(2:决策树分类算法)
从这一章开始进入正式的算法学习。首先我们学习原创 2014-11-18 01:05:07 · 84469 阅读 · 15 评论 -
用Python开始机器学习(3:数据拟合与广义线性回归)
机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类。简单的说回归就是预测数值。原创 2014-11-19 01:55:17 · 83329 阅读 · 8 评论 -
最大似然估计(MLE),最大后验概率估计(MAP),贝叶斯估计入门讲解
已知数据X,去拟合某个概率模型的参数θ,是最基本的机器学习过程。本文将入门讲解3个最基本的方法:最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,简称MLE),最大后验概率估计(Maximum a Posteriori estimation,简称MAP),以及贝叶斯估计。下面的所有讲解都将用到这样的一组实验数据:抛一个硬币10次,得到如下结果:正正反正反正正正反正根...原创 2018-11-25 16:37:04 · 7024 阅读 · 7 评论