xihuanyuye的博客

众所周知，离开学校之后，才知道学校拥有的很多重要资源。例如知网，知网文献的收费是非常高的，因此希望本文的内容能帮到需要查询文献的朋友。一、完全免费(某些情况有一定缺陷)1、国家图书馆网址：http://find.nlc.cn/办理国家图书馆阅读卡，之后就可以通过国家图书馆的网站进行文献查询。拥有数据库：知网优势及问题：对于略微早期的文献可以登录后跳转到知网进行阅读及下载，对于较新的文献...

ICMLInternational Conference on Machine Learning的缩写，即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议。CVPRIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEE...

一、训练集和测试集我们训练机器学习模型，目的是使用已有数据来预测未知的数据，通常我们称模型对未知数据的预测能力称为泛化能力。为了评估一个模型的泛化能力，通常我们会将数据分成训练集和测试集，训练集用来训练模型，测试集用来评估模型的泛化能力。二、超参数和验证集大多数的机器学习算法都有超参数，这些参数用来控制算法的行为。通常超参数的值不是通过学习算法本身学习出来的。例如对于多项式模型的阶就是超参数...

一、书中第10页的错误2二、计算过程这里需要把计算公式贴过来其中：在该算例中，K值取4；rel搜索结果排序应该为：1、1、2、0按照相关度大小的最佳排序为：2、1、1、0根据公式的计算结果，已经用红色字体标注在图片上。其中的1/2应该为3/2。我认为这章的作者真的算错了，你说呢？欢迎留言讨论。...

一、书中第10页的错误1二、什么是NDCG美团的小伙伴应该有是金融领域背景，词典翻译出来的四个词两个用了经济学相关的词。如果作者对这个算法的真正本意有了解，恐怕也不会这么翻译。首先，读者要知道NDCG是用来评估一个推荐算法的推荐结果的优劣的。就像《美团机器学习实战》第一章的内容，评估指标。用这个指标来计算你的算法的到底有多好。如果这个算法的用处和目的不明确，请先回去读上篇文章中提到的日本人...

美团的作品《美团机器学习实战》，是工程领域非常好的一本书。也是难得的国内的人工智能领域比较实用的作品，豆瓣评分大于7.5，这个评分在计算机领域算是不错的书了。但是为什么选材如此好的作品未到8分呢，最近刚开始读，说说从第一节公式介绍看到的问题。1、学习人工智能大家都知道最令人惧怕的就是公式，所以对于满篇公式的作品大家会敬而远之。但是这本书就偏偏犯了这样一个大忌，开篇第一章，就是公式堆砌。2、...

线性查找 O(n) 二分法 O(logn)

最近开始进行机器学习方面算法的系统积累，在工作之后。遇到了许多具体的问题，这时才发现之前课本中没有目的仅仅为了逻辑乐趣推导的公式的真正产生方式和背景。目的 解决的问题 目的 解决的问题 目的 解决的问题重要的事情说三遍一、公式的产生公式的产生，就像技术的出现，都是为了解决特定问题；是具有遇到了一个特别的问题，数学家才受工程师之托，进行思考和推演，用一种逻辑来处理数字，得到相...

人工智能公式理解方式一、公式用途皮尔逊相关系数

一、数据分析二、人工智能 1、Tensorflow1、简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的...

一、Why GPU其实GPU计算比CPU并不是“效果好”，而是“速度快”。计算就是计算，数学上都是一样的，1+1用什么算都是2，CPU算神经网络也是可以的，算出来的神经网络放到实际应用中效果也很好，只不过速度会很慢罢了。GPU的起源GPU全称叫做graphics processing unit，图形处理器，顾名思义就是处理图形的。电脑显示器上显示的图像，在显示在显示器上之前，要...

一. 深度学习 大数据造就了深度学习，通过大量的数据训练，我们能够轻易的发现数据的规律，从而实现基于监督学习的数据预测。 这里要强调的是基于监督学习的，也是迄今为止我在讲完深度学习基础所给出的知识范围。 基于卷积神经网络的深度学习（包括CNN、RNN），主要解决的领域是 图像、文本、语音，问题聚焦在 分类、回归。然而这里并没有提到推理，显然我们用之前的这些...

最初的知识学习，只是用来记忆公式，再翻过了理解公式想表达的意思。这是没有时间消化知识的时候的办法。 但是最终知识终究是来源于实践，因此最好的理解是知道公式是为了解决什么问题。 协方差与相关系数，其实可以理解为一个概念。我们首先只理解协方差，相关系数只是对该方程的一个变化。 协方差 协方差其实是用来判断两个随机变量之间的关系的公式。 看两者是变化方向相同，或者是相反。只是将两者随着与平均值...

1、最小二乘法(拟合)功能描述：在进行线性回归时，通过一系列的实验所得到的值，来反推多项式的最佳参数。关键点：所得到的参数使得参数拟合的等式与实验所得值的差（向量）模最小。推导过程参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/lql0716/article/details/70165695...