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原创 卷积神经网络CNN |李宏毅机器学习【9】
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一类具有特殊结构的神经网络，在图像识别和语音识别领域领域具有不可替代的作用。CNN的神奇之处在于它考虑了图像数据的特点，通过特殊的convolution和Pooling结构，在减少参数的同时可以提取到更加抽象的图像特征。 CNN为什么可以应用于图像识别呢？property1: 下图中的“鸟喙”是一...
2018-09-30 15:09:18
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原创 SVM支持向量机（吴恩达课程笔记）
支持向量机（support vector machine） 大概是机器学习中最热门的算法之一，但同时也是最难懂的算法之一。最近看了吴恩达的课程，虽讲的比较浅显，但对于初学者来说不失为一个入门的好路径。1. Optimization objective 目标函数先来回顾一下逻辑回归，这是其计算分类概率的函数:这是逻辑回归的cost function:分y=1和y=2两种情况来表示z和co...
2018-10-28 13:02:25
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原创 【指针】C语言（5）
指针指针是一个变量，其值为另一个变量的地址 所有变量都有对应的内存位置，可通过&（连字号）运算符进行访问。 指针是存储内存位置的直接地址的变量，可以通过指针访问对应的变量。 在变量声明的时候，如果没有确切的地址可以赋值，一般为指针变量赋一个 NULL 值。赋为 NULL 值的指针被称为空指针。NULL 指针是一个定义在标准库中的值为零的常量。 指针声明：int...
2018-10-11 19:58:27
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原创 【数组】C语言（4）
C数组固定长度 相同类型元素 顺序集合 内存连续初始化数组// 定义数组并初始化double balance[5] = {1000.0, 2.0, 3.4, 7.0, 50.0};// 如果省略了数组大小，数组大小则初始化为元素个数,它与前一个实例创建的数组完全相同double balance[] = {1000.0, 2.0, 3.4, 7.0, 50.0};...
2018-10-02 10:47:58
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原创 【函数】C语言（3）
函数是一组一起执行一个任务的语句。每个 C 程序都至少有一个函数，即主函数 main() ，所有简单的程序都可以定义其他额外的函数。 定义函数return_type function_name( parameter list ){ body of the function}返回类型：返回值的类型，没有返回值时return_type时关键词void 函数名称 参数...
2018-10-01 13:28:06
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原创 【条件与循环】C语言（2）
一、条件语句 （C 语言把任何非零和非空的值假定为 true，把零或 null 假定为 false）if...else语句if(boolean_expression){ /* 如果布尔表达式为真将执行的语句 */}else{ /* 如果布尔表达式为假将执行的语句 */}if(boolean_expression 1){ /* 当布尔表达式 1...
2018-09-30 21:07:32
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原创 【变量与运算符】C语言（1）
C语言简介C 语言是一种通用的高级语言，最初是由丹尼斯·里奇在贝尔实验室为开发 UNIX 操作系统而设计的。C 语言最开始是于 1972 年在 DEC PDP-11 计算机上被首次实现。C语言的特点：结构化 高效率 可以处理底层的活动。 可以在多种计算机平台上编译。C的实际应用：操作系统 语言编译器 汇编器 文本编辑器 打印机 网络驱动器 现代程序 数据库...
2018-09-30 20:18:20
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原创 MNIST手写数字识别 |李宏毅机器学习【8】
学习编程语言时，我们学的第一个问题都是输出“hello world”，毫不夸张的说，MNIST就是深度学习版的“hello word”。这节课将通过keras实现MNIST手写数字识别这个经典案例，并且在实践过程中总结深度学习调参的一般套路。一、利用keras进行深度学习的一般步骤step1: define a set of function这一步决定神经网络的结构，也是编写...
2018-09-27 10:21:22
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原创 5分钟看懂反向传播算法(Backpropogation) |李宏毅机器学习【7】
当我们在谈论深度学习的“学习过程”的时候，我们在谈论什么？对，在谈论梯度下降（Gradient Descent）。如果你还不知道什么是梯度下降，可以看看之前的梯度下降（Gradient Descent）的技巧和原理 https://blog.youkuaiyun.com/qq_36459893/article/details/82290553。 下面是梯度下降的一般过程。由于神经网络独特...
2018-09-21 09:56:56
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原创 零基础入门深度学习 |李宏毅机器学习【6】
在上一节课的最后，我们发现logistic regression的局限是不能处理非线性数据，因此提出了特征转换。而特征转换往往不是可以一眼看出来的，所以我们先通过两个logistic regression来提取特征，再把提取的特征作为最终分类的输入。如果把每个logisitc regression称为神经元（neure），那么把很多个神经元连起来就构成了神经网络（Neral Network）!...
2018-09-20 22:49:46
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原创 神奇的递归！一文读懂函数递归（python实现）
递归是指函数在定义中调用函数自身的方式，是数学归纳法思维的编程体现。是不是有点晕，来看例1：在上式对阶乘的定义中，计算n!需要知道(n-1)!，计算(n-1)!需要知道(n-2)!......以此类推，一直到计算2!需要知道1!，而从上面的定义中可知1!=1。那么，2!就可以算出来了，3!, 4! ......这样反向进行运算，最后就可以得到n!了。从这个例子可以看出，递归有...
2018-09-13 20:41:16
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原创 机器学习分类：概率生成、朴素贝叶斯和逻辑回归 |李宏毅机器学习【5】
本文将主要介绍两种经典分类模型，一种是Generative的，例如朴素贝叶斯（Naive Bayes），这种算法通过训练集估计样本总体分布的参数，从而得到每个样本在分布中产生的概率。另一种是Discriminative的，例如逻辑回归(Logistic Regression)，和Generative的区别是，它不需要假设分布，也不需要估计分布的参数，而是对贝叶斯公式进行简化，直接对模型中相关的参...
2018-09-10 15:11:24
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原创 梯度下降的技巧和原理 |李宏毅机器学习【4】
在很多机器学习损失函数（Loss Function）最小化的计算中，梯度下降是一种适用范围广泛且效果稳定的方法。梯度(Gradient): 函数对所有变量分别求偏导得到的vector，几何意义是Loss function等高线的法线方向。梯度方向可以简单理解为函数上升最快的方向，负梯度方向就是函数下降最快的方向，所以利用梯度求函数最优值的方法就称作梯度下降法。 沿着梯度的反方...
2018-09-06 22:29:24
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原创 机器学习的误差从何而来？“偏差-方差分解 ” |李宏毅机器学习【3】
对于机器学习算法，可以通过实验估计其泛化性能，但是为什么不同算法在不同训练集上有不同的错误率？欠拟合和过拟合的深层原因到底是什么？“偏差-方差分解”(Bias-Variance decomposition)是解释算法泛化性能的一种常用工具。顾名思义，偏差-方差分解就是试图把学习算法的期望泛化错误率分解为偏差和方差。偏差指的是期望预测和真实结果之间的偏离程度，而方差指的是因相同数量的训练集的...
2018-09-02 10:38:04
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原创 机器学习回归：宝可梦cp预测 |李宏毅机器学习【2】
问题：宝可梦cp值预测step1:线性模型，输入feature为上一代的cp值 step2: Loss Function（均方误差） 参数w和b取不同值时的均方误差，紫色代表误差很小，红色代表误差很大： step 3: Loss Function最小化（Gradient Descent），得到Best Function，可看作得到最优参数。 ...
2018-08-27 15:02:11
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原创 什么是机器学习（Machine Learning）? |李宏毅机器学习【1】
机器学习(Machine Learning)是人工智能时代的核心技术，深度学习(Deep leaning)是机器学习中一类重要的方法。机器学习的应用非常广泛，相机美颜、个性推荐，人脸解锁、垃圾邮件过滤、阿法狗......很多智能化的应用场景背后，都离不开机器学习算法的支撑。 机器学习的概念那么机器学习到底是什么东东呢？是造一个机器人来学习吗，非也。按照李宏毅老师的说法，机器学习相当于...
2018-08-25 21:16:26
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原创 【python】求100以内素数/质数和
import mathdef is_prime(n): # 简化问题，先利用函数判断是否为质数 if n == 1: # =是赋值，==才是判断，切记切记 return False for i in range(2, int(math.sqrt(n))+1): # 质数判断条件，注意+1 if n % i == 0: ...
2018-08-24 18:48:53
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原创 【pandas】DataFrame获取特定的列
问题需求：提取所有列名中包含“线索”、“浏览”字段的列import pandas as pdpath = 'F:\python_projects\python_learning\ershouche.csv'df = pd.read_csv(open(path), index_col=0)df = df.fillna(0) # 填充空值后需赋值print(df.describe(...
2018-08-24 10:49:04
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空空如也
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