
机器学习日常积累
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一定要做code review!
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有监督学习与无监督学习
learning家族的整体构造是这样的:有监督学习(分类,回归)↕半监督学习(分类,回归),transductive learning(分类,回归)↕半监督聚类(有标签数据的标签不是确定的,类似于:肯定不是xxx,很可能是yyy)↕无监督学习(聚类)是否有监督(supervised),就看输入数据是否有标签(label)。输入数据有标签,则为有监督学习,没标签则为无监督学习。最简单也最普遍的一类机...转载 2018-03-29 19:25:35 · 488 阅读 · 0 评论 -
MATLAB深度学习工具箱
深度学习工具箱下载地址:https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox。(ps:此项目已经停止,不再更新了。相关更加详细的介绍请参考Hinton和Andrew Ng(吴恩达)的视频:https://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aUhttp://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZI...转载 2018-03-31 13:08:33 · 2418 阅读 · 0 评论 -
deecamp考试
这道题考察机器学习中的激活函数,属于基础知识,学过吴恩达老师深度学习课程的同学都应该知道。这属于机器学习基础知识(激活函数)这道题考察深度学习加速芯片,真正考虑了芯片在深度学习工程中的同学能够了解,这体现了主考官对于学生是否用过芯片进行深度学习工程的检测。同学可以通过现在大量关于深度学习的介绍专栏、教学中的芯片方面有所了解。这属于机器学习基础知识(芯片选择) 这道题考察了机器学习算法,包括:随机梯...转载 2018-06-10 15:45:36 · 3380 阅读 · 1 评论 -
海量电力设备监测
海量电力设备监测数据的存储和特征分析1 背景知识电力设备在线监测指在不停电的情况下,对电力设备状况进行连续或周期性地自动监视检测,使用的技术包括:传感器技术、广域通信技术和信息处理技术。电力设备在线监测是实现电力设备状态运行检修管理、提升生产运行管理精益化水平的重要手段,对提升电网智能化水平、实现电力设备状态运行管理具有积极而深远的意义。随着智能电网建设的推进,电力设备在线监测得到了较大发展并成为...转载 2018-06-27 09:37:13 · 730 阅读 · 0 评论 -
说说markdown和latex的简单比较
latex是纯学术风格,写paper写书用markdown是程序员风格,写笔记贴代码片段用简单说,latex适合长篇、精致,比如数学公式、图片位置调整、表格样式调整。而markdown就是粗线条,简易编辑...原创 2018-07-27 11:46:55 · 12533 阅读 · 0 评论 -
深度学习框架tensorflow配置(ubuntu14.04+cuda8.0+cudnn v5.1+anaconda2+tensorflow)
当下深度学习框架特别多,但由于google强大的社区和技术,使得tensorflow从中脱颖而出。tensorflow有多中安装方法: pip 安装:这种安装形式类似于安装其他的Python安装包。会影响到机器上当前的Python环境,可能会与已安装的某些版本相冲突。 anaconda安装:以anaconda为基础安装tensorflow,这样可以使之与当前python环境相隔离。...转载 2018-08-30 16:38:18 · 186 阅读 · 0 评论 -
ubuntu下同时安装anaconda2与anaconda3,并分别安装与之对应的tensorflow
在上一篇我们提到了如何安装anaconda2和tensorflow(cp27),这次我们将讲述如何在anaconda2上面安装anaconda3和tensorflow(cp36)。一、anaconda2与tensorflow(cp27)的安装这部分的安装请看我上篇文章,请点击这里。二、下载anaconda3与tensorflow(cp36)由于接下来要安装anaconda3和与之对...转载 2018-08-30 16:40:00 · 1610 阅读 · 3 评论 -
均方根误差,平均绝对误差与标准差
RMSERoot Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。 是用来衡量观测值同真值之间的偏差MAEMean Absolute Error ,平均绝对误差 是绝对误差的平均值 能更好地反映预测值误差的实际情况.标准差Standard Deviation ,标准差 是方差的算数平方根 是用来衡量一组数自身的离散程度...原创 2019-08-05 15:05:03 · 2552 阅读 · 0 评论