機器學習從零到掌握之一 -- 教你理解K近鄰算法
機器學習從零到掌握之二 -- 教你實現K近鄰算法
機器學習從零到掌握之三 -- 教你使用K近鄰算法改進約會網站
機器學習從零到掌握之四 -- 教你使用可視化分析數據
目錄
原文 https://my.oschina.net/gaussik/blog/850642 Keras的官方Examples裏面展示了四種訓練IMDB文本情感分類的方法,藉助這4個Python程序,可以對Keras的使用做一定的瞭解。
轉自:基於BP神經網絡的數據分類,保存在此以學習。 BP(Back Propagation)網絡是1986年由Rumelhart和McCelland爲首的科學家小組提出,是一種按誤差逆傳播算法訓練的多層前饋網絡,是目前應用最廣泛
數學在機器學習中的重要性[by Dahua Lin] Linear Algebra (線性代數) 和 Statistics (統計學) 是最重要和不可缺少的。這代表了Machine Learning中最主流的兩大類方法的基礎。一
[轉林達華blog] 在過去的一年中,我一直在數學的海洋中游蕩,research進展不多,對於數學世界的閱歷算是有了一些長進。 爲什麼要深入數學的世界 作爲計算機的學生,我沒有任何企圖要成爲一個數學家。我學習數學的目的,是要
文章目錄opencv + face_recognition —— 人臉識別案例0. 版本信息1. 導包2. 識別圖片中的面部3. 實現攝像頭中的面部追蹤4. 人臉追蹤+識別,分析出不同的人5. 人臉追蹤+識別,分析出不同的人(優化
文章目錄OpenCV學習——圖像基礎與幾何變換0. 版本信息1. 導包2. 圖像基礎2.1 圖片的讀取、展示、保存2.2 圖片的基本信息2.3 修改圖片像素點的顏色信息2.3 拆分與合併顏色三通道3. 繪圖3.1 線段、三角形、矩
文章目錄OpenCV學習——圖像特效0. 版本信息1. 導包2. 灰度圖3. 顏色反轉4. 馬賽克效果5. 毛玻璃效果6. 圖片融合7. 邊緣檢測8. 浮雕效果9. 油畫效果 OpenCV學習——圖像特效 0. 版本信息 產
本人在看論文的過程中涉及到了SIFT算法,通過閱讀Lowe的文章,也對應看了別人整理的筆記,個人覺得有些地方說的不是很清楚,特整理此筆記供大家參考!想下載pdf版本的朋友請到我資源裏去下載,下載地址:http://download.csd
本人在看論文的過程中涉及到了GMM模型,所以查找相關文獻整理了一下,共享給大家!基於EM算法的參數估計是通過斯坦福大學的公開課講EM算法的視頻學習的,也對應看了別人整理的筆記,個人覺得有些地方說的不是很清楚,特整理此筆記供大家參考。想下載
轉載自這篇文章 本文結構: 學習曲線是什麼?怎麼解讀?怎麼畫? 學習曲線是什麼? 學習曲線就是通過畫出不同訓練集大小時訓練集和交叉驗證的準確率,可以看到模型在新數據上的表現,進而來判斷模型是否方差偏高或偏差過高,以及增大訓練集是否可
• (1)收集數據 • 提供的文本文件 • (2)準備數據 • 格式轉換 • 將源文件格式化處理爲可處理的向量,如:手寫識別系統 • 處理源文件格式,比如存在大量空格、雜亂符號等,需要進行去除、重
1、BoostingTree 什麼是提升樹(boostingTree)? 答:若干顆決策樹構成了一個弱分類器模型,並給予每一次分錯的樣本更大的權重。 2、GBDT 什麼是 GBDT,與提升樹有什麼關係? GBDT如何做迴歸問題?
我的python軟件安裝在D:\PyThon,而我想導入的knn文件保存在E:\python_list中 如果在交互模式如果直接導入,是會報錯的: 所以需要變換目錄,有兩種方法: ①把knn文件保存到D盤python的文件夾內,
k-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類,它的工作原理很好理解。 簡單來說就是離x最近的k個點決定了x歸爲哪一類。 具體點說: 1.假設有一一個帶有標籤的樣本數據集(訓練樣本集) ,其中包含每條數據與所屬分類的對應關
終於要認真啃這本書了,特別良心的是書上所得的源代碼都可以到出版社網站下載,網址如下: http://www.manning.com 然後搜索:MAchineLearningAction 點開下載Source Code即可