
机器学习
文章平均质量分 88
ubunfans
这个作者很懒,什么都没留下…
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K-Means 算法
在数据挖掘中,K-Means算法是一种cluster analysis的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法(Wikipedia链接)转载 2014-04-13 17:00:04 · 1379 阅读 · 0 评论 -
图解神经网络
I1 and I2 are the inputs scaled to [-1,1] or [0, 1], depending on the activation function usedf()=Activation Function=Tanh(), Sigmoid() or any differential-able functionW=Current neurons input转载 2015-07-22 17:15:52 · 1852 阅读 · 0 评论 -
Kd-Tree算法原理和开源实现代码
本文介绍一种用于高维空间中的快速最近邻和近似最近邻查找技术——Kd-Tree(Kd树)。Kd-Tree,即K-dimensional tree,是一种高维索引树形数据结构,常用于在大规模的高维数据空间进行最近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor),例如图像检索和识别中的高维图像特征向量的K近邻查找与匹配。本文首先介转载 2016-05-06 13:58:04 · 1350 阅读 · 1 评论 -
2015.08.17 Ubuntu 14.04+cuda 7.5+caffe安装配置
折腾了两个星期的caffe,windows和ubuntu下都安装成功了。其中windows的安装配置参考官网推荐的那个blog,后来发现那个版本的caffe太老,和现在的不兼容,一些关键字都不一样,果断回到Linux下。这里记录一下我的安装配置流程。电脑配置:ubuntu 14.04 64bit8G 内存GTX650显卡软件版本:CUDA 7.0caffe 当天原创 2015-08-17 16:21:22 · 77822 阅读 · 76 评论