MissXy_的博客

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料機器學習、深度學習方面不錯的資料，轉載。原作：https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md原作作者會不斷更新，本文更新至2014-12-21《Brief History

libsvm 参数说明libsvm 参数说明libsvm 软件包简介SVM 训练函数：svmtrainSVM 预测函数：svmpredict 作为机器学习很强大的一个分类器之一，研究一下如何使用。libsvm 软件包简介  libsvm工具箱是台湾大学林智仁（C.JLin）等人开发的一套简单的、易于使用的SVM模式识别与回归机软件包，该软件包利用收敛...

宽度学习系统：一种不需要深度结构的高效增量学习系统 本文是对陈俊龙教授团队“Broad Learning System: An Effective and Efficient Incremental Learning System Without the Need for Deep Architecture”的中文综述，原文将在IEEE Transactions on Neural Networ...

主成分分析在SPSS中的操作应用主成分分析在SPSS中的操作应用主成分分析原理主成分分析法简介主成分分析数学模型对沿海 10 个省市经济综合指标进行主成分分析生成图表方法一方法二方法一结果方法二结果参考链接主成分分析原理​ 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性 ( 比如 PPP 个指标) , 重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替...

《模式识别与智能计算》基于PCA的模板匹配法《模式识别与智能计算》基于PCA的模板匹配法基于PCA的模板匹配法1.实现步骤2.编程代码3.运行方法和结果 前言：此篇博客主要介绍《模式识别与智能计算》中代码如何使用。 先决条件：《模式识别与智能计算》—MATLAB技术实现 软件配置      &nbs...

SharkShark 是一个快速、模块化、功能丰富的开源 C++ 机器学习库，提供了各种机器学习相关技术，比如线性/非线性优化、基于内核学习算法、神经网络等。Shark 已经应用于多个现实项目中。 　机器学习（Machine Learning）是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智...

皮尔逊相关系数丨Pearson’s correlation coefficient皮尔逊相关系数丨Pearson’s correlation coefficient什么是相关系数相关系数与相关距离定义相关系数含义什么是皮尔逊相关皮尔逊公式推导皮尔逊相关系数的适用范围皮尔逊使用例子致谢链接 前言：计算EEG信号相关系数，由于一些论文公式看不懂，总结下相关知...

原文：How To Write Your Own Tensorflow in C++作者：Ray Zhang 翻译：无阻我飞扬摘要：TensorFlow是由谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理，它完全开源，作者通过自己的一个小项目，阐述了如何用C++实现自己的TensorFlow，这篇文章看起来可能会有点晦涩，你需要对相关知识

毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越流行。由于大数据是目前科技领域最热门的趋势，基于这些大规模的数据，机器学习在预测和计算建议方面变得不可思议的强大。最常见的机器学习的例子就是 Netflix（一家在线影片租赁提供商）的算法，它能基于你过去看过的电影来推荐电影，或着 Amazon 的算法，它能基于你过去买的书，来推荐书给你。那么如果你想进一步了解机器学习，你应该怎样开始呢？对我

图解机器学习每当提到机器学习，大家总是被其中的各种各样的算法和方法搞晕，觉得无从下手。确实，机器学习的各种套路确实不少，但是如果掌握了正确的路径和方法，其实还是有迹可循的，这里我推荐SAS的Li Hui的这篇博客，讲述了如何选择机器学习的各种方法。另外，Scikit-learn 也提供了一幅清晰的路线图给大家选择：其实机器学习的基本算法都很简单，下面我们就利

机器学习实践指南前言：在伯乐在线上看到的一篇不错文章，分享一下~！原文出处： Karlijn Willems   译文出处：Linux中国/Flowsnow   你可能在各种应用中听说过机器学习machine learning（ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。开启机器学习之旅是一个涉及多方面的漫长

Learning to Answer Yes/NoWhen Can Machines Learn(2)前言：加油！视频链接：https://www.bilibili.com/video/av12463015/#page=61.Perceptron Hypothesis Set感知器的假设空间。还是银行发信用卡的例子，银行可

The Learning ProblemWhen Can Machines Learn(1)前言：看了几个关于机器学习的视频，包括吴恩达、小象学院。总感觉不是我想要的！首先，我对机器学习和深度学习毫无涉及，完全不知道这两个强大的工具可以解决什么问题？！用在什么领域？！如果你像我一样，不知道这两位“大神”，是“何方神圣”。我推荐你看一下《机器学习基石》！哔哩哔哩网站：

Shark 机器学习库配置过程Shark 机器学习库配置过程1 环境&库2 Boost 库配置3 Shark 配置致谢链接 记录下配置Shark过程，便于学习。1 环境&库Windows 10 VS 2017 CMake SharkBoost C++ Libraries本人使用的是boost_1_66_0版本...