线性代数基础 行列式 二元线性方程组的求解: \[\begin{cases} a_{11}x_1+a_{12}x_2=b_1 \\ a_{21}x_1+a_{22}x_2=b_2 \end{cases} \]当 \(a_{11}a_{22}-a_{12}a_{21}\not ={0}\) 时方程组由唯一解 二阶行列式: 将系数提取并记为:\(D =\begin{vmatrix} a_{11} & a_{12} \\ a_{
SSH记住密码是一件十分简单的事情,只是互联网上很多文章都误导了大家。下面这些命令有很多的option,想要了解更多的可以去Google查找。 在终端运行如下命令进行ssh的秘钥生成,后面会提示输入路径和密码,不用管直接按回车 ssh-keygen 秘钥生成之后使用下面的命令 ssh-copy-id 目标机器
11.机器学习系统设计
1、个体与集成 集成学习(ensemble learning):构建并结合多个学习器来完成学习任务 集成学习可以只包含同种类型的个体学习器,如全是决策树、神经网络,称为“同质”(homogeneous);也可以包含不同类型的个体学习器,如同时包含决策树、神经网络,称为异质的(heterogeneous) 集成学习对学习器
我在《对编程感兴趣的程序员是否都对电路、单片机也怀有浓厚的兴趣? 》展示了前两年制作的一个写生机器人,不少网友表示感兴趣,故撰本文回顾制作历程及感悟。 1. 起源 在 2014 年,当时我已经开发软件算有二十多年(第一个主导的商业游戏项目《王子传奇》在1995年台湾发行)。然而,除了
references: https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail-v.php?bgid=1&gid=1&nid=563 使用贝叶斯算法进行分类 1 基本解读 引例:银行对高危用户的识别,我们以伯努利分布的方式来记录银行高危用户,伯努利分布呢就是二项分布,如果用户是高危用户,我们将其标记为1,如果用户不是高危用户,我们将
1.MATLAB 语言:MATLAB 优势:使用非常方便。库函数丰富。可以在多个操作系统上使用 劣势:深度学习库运行速度较慢,不适合大型深度学习实验 2.Caffe 语言:C++ 优势:速度快 劣势;难以上手,环境配置复杂 3.Pytorch 4.TensorFlow 5.Keras 6.其他
#导入库 import numpy as np import pandas as pd import random from datetime import datetime from matplotlib import pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures fr
在学习的过程中碰到的机器学习基础题: 第一题: A.增加模型复杂度,模型在测试集上的准确率就能更好(错,会出现过拟合,在训练集上效果更好,在测试集上,效果变差) B.L2正则化的解通常是稀疏的,L1正则化可以使得参数趋向于更平滑(错,说反了,L2正则化平滑,L1稀疏) C.对于PCA,我们应该选择是的模型
task2 回归 找到一个Function,通过这个Function预测出一个数值,如根据股票走势预测明天的股票情况,根据宝可梦的属性预测它的CP值 2.1 线性模型: input x: featrue w: weight b: bias 2.2 损失函数(Loss Function) 损失函数的作用是衡量参数的好坏 线性模型中损失函数用真实的output
前言 支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器,其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。SVM尝试寻找一个最优决策边界,使距离两个类别最近的样本最远。 SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险,是一个具有稀疏
#本次采用Kmans分析数据 import pandas as pd import numpy as npp from matplotlib import pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #设置全部列显示和浮点数格式 #pd.set_option pd.set_opt
学习深度学习: 机器学习是实现深度学习的一种技术,机器学习是实现人工智能的一种方法。 人工智能包括机器学习,机器学习包括深度学习。 数据集: 三部分: 训练集:测试集:验证集=7:2:1 在训练之前对数据做特征工程。(计算机没法对数值以外的内容做处理,所以只好做特征工程来将其
使用管理员权限打开 PowerShell, 执行下面命令 Enable-PSRemoting -Force 这样就开启了远程功能,从其它机器就可以远程连接这台机器进行操作了。
吴恩达属实牛逼 大家好哇,新同学都叫我张北海,老同学都叫我老胡,其实是一个人,只是我特别喜欢章北海这个《三体》中的人物,张是错别字。 最近在coursera上重温了吴恩达升级版的《机器学习》课程,当时还写了一个刷课小教程(⬅️直达) 很多同学貌似对cousera都不太了解 Coursera 是世界上
# 本次采用KNN算法进行解析 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import warnings warnings.filterwarnings('ignore') #用于忽略由于版本更新等不影响的bug import seaborn as sns from matplotlib import rcParams from sklearn.model_sel
之前对 Python 有点误解,觉得胶水而已,没什么工程性的语言,只是吹的好听。 之前对 Deep Learning 有点误解,觉得数据分析而已,没什么深度的技术,只是吹的好听。 最近接触了一些机器学习相关东西,觉得是该给他们道个歉,自己不熟悉的领域确实不该妄加评论。
1、 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论(Bayesian decision theory)是概率框架下实施决策的基本方法,对分类任务来说,在所有相关概率都已知的理想情形下,贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。 决策论中将“期望损失”称为“风险” (risk). 我们的任务就是寻
1、在被控制机器上运行 chromedriver.exe --port=9515 --allowed-ips=控制机器IP 2、控制机器上运行 options = Options()options.binary_location = r'被控制机器上浏览器位置'driver = webdriver.Remote("http://被控制电脑IP:9515", options=options)driver.get("http://
【阅读内容】通过构造知识联想链条和直观例子回答什么是泰勒级数,为什么需要泰勒级数,泰勒级数干了什么,如何记忆这个公式 【原文链接】 https://charlesliuyx.github.io 1 几何角度 定义一个这样的场景是为了计算这样一件事(如下图所示):假设我们知道了f(a)点的面积,往右扩展
深度学习在本质上属于可统计不可推理的统计机器学习范畴。很多时候呈现出来的就是一个黑箱(Black Box)系统,其性能很好,却不知道为何而好,缺乏解释性。深度学习中的“end-to-end(端到端):输入的是原始数据(始端),然后输出的直接就是最终目标(末端),中间过程不可知。 深度学习的学习对象同样是数
一:面试经历 https://www.nowcoder.com/tutorial/95/f2446e6a55c244859d7a9bd0b24a6650 二:机器学习常考算法 三:深度学习常考算法
前言 logistic回归,是一个分类算法,可以处理二元分类,多元分类。我们使用sklearn中的logistic对手写数字识别进行实践。 数据集 MNIST数据集来自美国国家标准与技术研究所,训练集由250个不同人手写数字构成,50%高中学生,50%来自人口普查局。 数据集展示 数据集下载 百度云盘: 链接:https:
卷积神经网络CNN-Convolutional Neural Networks 卷积层:识别特定线条,卷积核与图像特定部分卷积,识别出横线、竖线、斜线。 卷积核在图像矩阵上进行运算,每次移动的距离称为步长。得到的新矩阵反应了图像的部分特征(横线、竖线) 称为特征图feature
原文链接:http://tecdat.cn/?p=27058 原文出处:拓端数据部落公众号 使用 ML 进行提升建模和因果推理。 Python 包提供了一套使用基于最近研究的机器学习算法的提升建模和因果推理方法。允许用户根据实验或观察数据估计条件平均处理效果 (CATE) 或个体处理效果 (ITE)。本质上,它