weixin_38292616的博客

转载自刘建平Pinard https://www.cnblogs.com/pinard/p/6208966.html#commentformDBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法，和K-Means，BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比，...

SAX方法：是基于PAA的符号化离散表示方法，该方法能够有效对时间序列降维及进行相似性度量，且满足下边界引理（有待学习）SAX表示步骤：（1）原始序列规格化。将时间序列C={c1，c2，...，cn}转换为标准序列（均值为0、标准差为1）（2）数据降维，利用公式，对进行PAA（Piecewise Aggregate Approximation）表示，其中w为时间序列PAA表示的分段数，...

深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别： （1）batchsize：批大小。在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch等于使用训练集中的全部样本训练一次...

转载自https://cloud.tencent.com/developer/news/246964目录：1. Dropout简介1.1 Dropout出现的原因1.2 什么是Dropout2. Dropout工作流程及使用2.1 Dropout具体工作流程2.2 Dropout在神经网络中的使用3. 为什么说Dropout可以解决过拟合4. Dropou...