
学习笔记
Ryiiiin
一个喜欢刘人语的人。
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[机器学习笔记]绪论
1、基本术语2、假设空间3、归纳偏好4、发展历程5、应用现状总的来说,作为绪论来讲实在没啥干货,可以粗略的跳过。原创 2019-04-12 00:49:47 · 110 阅读 · 0 评论 -
[JAVA]输入与输出
输入输出综述基本概念:1、输入流/输出流2、节点流/处理流3、字节流/字符流框架概览JAVA.IO:1、文件2、字节流:input stream/output stream3、字符流:reader/writer4、对象序列化:object文件类操作概述常用类的方法1、目录创建:mkdir().mkdirs()#不存在父目录时的创建方法,可以创...原创 2019-07-08 09:21:30 · 145 阅读 · 0 评论 -
[Linux]从头开始详细记录搭建一个LINUX环境(python,anaconda,keras,TensorFlow,HADOOP)
0、前期准备使用的系统:ubuntu-14.04.6使用的虚拟机:VMWARE 9之所以选择这个系统和虚拟机是因为相对稳定。我18版本开始尝试,最后选择了14版本,安装快捷容易。不适用最新版是因为这个还是练手,希望比较稳定,参考资料比较多。1、安装操作系统先建立一个虚拟机,然后在设定好之后,把CD设置为UBUNTU的ISO,安装即可。(这里的语言必须设定成英文的!不然之后会遇到...原创 2019-05-22 00:02:59 · 196 阅读 · 0 评论 -
[深度学习笔记] 3.神经网络入门
本章节介绍了神经网络的核心组成部分,KERAS工具,以及三个基本问题3.1 神经网络剖析层,模型,损失函数与优化器3.2 keras简介原创 2019-05-06 21:44:06 · 151 阅读 · 0 评论 -
[机器学习笔记] 11.特征选择与稀疏学习
11.1 子集搜索与评价子集选择,子集评价11.2 过滤式选择11.3 包裹式选择11.4 嵌入式选择与L1正则11.5 稀疏表示与字典学习11.6 压缩感知这都啥乱七八糟的...原创 2019-05-06 21:14:04 · 169 阅读 · 0 评论 -
[机器学习笔记] 10.降维与度量学习
这一部分主要讲述了有哪些比较基本的降低维度的方法10.1 K近邻学习10.2 低维嵌入10.3 PCA10.4 核化线性降维10.5 流形学习10.6 度量学习这一部分每太怎么理解,还是先看一些其他资料补充一下。...原创 2019-05-06 20:57:34 · 318 阅读 · 0 评论 -
[深度学习笔记] 2.神经网络的数学基础
2.1 初识神经网络展示了MNIST的基本例子02.2 神经网络的数据表示张量的概念2.3 神经网络的齿轮:张量运算2.4 神经网络的引擎:基于梯度的优化2.5 回顾例子...原创 2019-05-05 22:21:12 · 227 阅读 · 0 评论 -
[机器学习笔记] 9.聚类
这一部分介绍了聚类这一无监督学习的概念和基本方法9.1 聚类任务介绍了聚类是什么,两个基本问题,多种代表性算法9.2 性能度量几个指标,镞内距离,镞间距离等9.3 距离计算有序元素的距离计算,无序元素的距离计算9.4 原型聚类K均值聚类,LVQ学习向量量化,高斯混合聚类*9.5 密度聚类核心对象,密度直达,密度可达,密度相连9.6 层次聚类AGNES...原创 2019-05-05 21:01:11 · 187 阅读 · 0 评论 -
[深度学习笔记] 1.什么是深度学习
1.1 人工智能、机器学习与深度学习三者之间的关系、简述深度学习、深度学习的三个核心思路1.2 深度学习之前:机器学习简史:机器学习的基本算法、与深度学习的不同1.3 为什么是深度学习,为什么是现在深度学习为什么变得流行起来、今后发展的预测...原创 2019-05-03 22:08:12 · 423 阅读 · 0 评论 -
[机器学习笔记] 3.线性模型
这一部分讲的是线性模型相关的内容。3.1 基本形式3.2 线性回归感知机3.3 对数几率回归Logistic回归,估计w和b3.4 线性判别分析LDA投影方法3.5 多分类学习OvO,OvR,MvM3.6 类别不平衡问题...原创 2019-04-14 23:41:55 · 108 阅读 · 0 评论 -
[机器学习笔记] 6.支持向量机
这一部分讲的是支持向量机的基本概念,重点在于软硬间隔,对偶方法以及核技巧6.1 间隔与支持向量几何间隔,学习策略6.2 对偶问题拉格朗日对偶求解,SMO优化算法6.3 核函数X映射,低维到高维映射,常用核函数类型6.4 软间隔与正则化各种损失函数,引入损失函数后的对偶问题6.5 支持向量回归基于回归隔离带的对偶问题6.6 核方法没看懂...重点需...原创 2019-04-17 15:15:13 · 140 阅读 · 0 评论 -
[机器学习笔记] 5.神经网络
本章节阐述了神经网络的基本概念5.1 神经元模型MP神经元模型,激活函数5.2 感知机与多层网络单层网络,多层网络(包含隐层)5.3 误差逆传播算法(BP)这一部分讲的是如何使用BP算法来调整参数(阈值,权值)5.4 全局最小与局部最小当可能面对多个局部最小时,使用模拟退火,多初始值等方法来避免此种情况5.5 其他常见的神经网络RBF网络,ART网络(竞争网...原创 2019-04-17 14:06:45 · 168 阅读 · 0 评论 -
[机器学习笔记] 4.决策树
在这一部分,讲述了决策树的基本模型,涉及到建立决策树、剪枝二叉树以及其他问题。4.1 基本流程4.2 划分选择信息增益,信息增益率,GINI系数4.3 剪枝处理预剪枝,后剪枝4.4 连续与缺失值对于连续可以选择某一点进行01划分,对于缺失值可以根据属性的缺失情况而非样本来进行划分。4.5 多变量决策使用特征组合来划分决策树这部分来看,信息增益、信息增益率和G...原创 2019-04-16 00:37:42 · 103 阅读 · 0 评论 -
[机器学习笔记] 2.模型的评估与选择
这一部分涉及到在训练出一个模型后,到底该如何评估这个模型的好坏程度以及该选择哪个模型。2.1 经验误差与过拟合2.2 评估方法划分训练集和测试集:留出法,交叉验证法,有放回采样法(自主法)参数调整2.3 性能度量错误率/精度,查准率/查全率/PR曲线(正确正例/预测正例,正确正例/实际正例)/F1,ROC(错误正例/实际反例,实际正例/实际正例)/AUC,代价敏感错误率与代...原创 2019-04-12 11:56:37 · 128 阅读 · 0 评论 -
[JAVA] JAVA的核心类
数据类型类JAVA基本数据类型1、一共有8种基本类型到包装类2、包装类是基本类型的对象化基本数据类型和包装类的区别1、传递参数到方式2、创建方式到区别:基本数据类型创建于内存栈中,创建即存在。包装类创建于堆中,运行才分配资源基本数据类型和包装类的联系1、装箱/拆箱字符串类String类1、字符串也属于一种对象,而且它的value不可改变Strin...原创 2019-07-04 17:37:33 · 342 阅读 · 0 评论