原创 機器學習——L0、L1、L2範數
今天我們聊聊機器學習中出現的非常頻繁的問題：過擬合與規則化。我們先簡單的來理解下常用的L0、L1、L2和核範數規則化。最後聊下規則化項參數的選擇問題。 監督機器學習問題無非就是“minimize your error while regu
2018-08-24 18:47:29
原创 TensorFlow目錄結構
TensorFlow源碼目錄結構 基於2018年7月23日github的tensorflow源碼，即1.9版本 第一層： tensorflow： 核心代碼目錄。 third_party：第三方庫，包括：eigen3，fft2d，ha
2018-08-24 18:47:29
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原创 C/C++——const和static、static const 和 const static區別
const和static區別 const定義的常量在超出其作用域之後其空間會被釋放。在C++中，const成員變量也不能在類定義處初始化，只能通過構造函數初始化列表進行，並且必須有構造函數。 const數據成員 只在某個對象生存期內是常量
2018-08-24 18:47:28
原创 whl文件
whl格式本質上是一個壓縮包，裏面包含了py文件，以及經過編譯的pyd文件。使得可以在不具備編譯環境的情況下，選擇合適自己的python環境進行安裝，安裝方法很簡單。 首先通過pip命令安裝wheel pip install wheel
2018-08-24 18:47:26
原创 C/C++——#define和const的區別
#define命令來定義符號常量 在C語言中常用#define命令來定義符號常量：#define PI 3.14159 實際上，只是在預編譯時進行字符置換，把程序中出現的字符串PI全部換成3.14159。在預編譯之後，程序中不再有PI
2018-08-24 18:47:26
原创 C/C++——堆棧的講解
一、程序的內存分配 一個由C/C++編譯的程序佔用的內存分爲以下幾個部分 1、棧區（stack）— 由編譯器自動分配釋放 ，存放函數的參數值，局部變量的值等。其操作方式類似於數據結構中的棧。 2、堆區（heap） — 一般由程序員
2018-08-24 18:47:26
原创 Conda常用命令整理
1.獲取版本號 conda –version 或 conda -V 2. 獲取幫助 conda –help 或 conda -h 查看某一命令的幫助，如update命令及remove命令 conda update –help cond
2018-08-24 18:47:24
原创 Windows下安裝PyTorch0.4.0(官方已經支持 Windows 系統)
Conda和Pip都是一個包管理器。 包管理器作用：自動化安裝，查看，更新和刪除包的過程的工具。 Conda沒有語言限制，可以構建和管理任何語言的任何類型的軟件，這其中也包括Python。 Pip代表Pip Installs Pack
2018-08-24 18:47:24
原创 推薦系統中使用ctr預估模型的發展
一. 什麼是ctr？ ctr即廣告點擊率，在推薦系統中，通常是按照ctr來對召回的內容子集進行排序，然後再結合策略進行內容的分發。 二. ctr預估模型的發展。 ctr預估模型的公式：y = f(x)， y的範圍爲[0,1]，表示廣告被點
2018-08-24 18:47:24
原创 機器學習常見問題及解決方案——特徵選擇方法
1、特徵工程 數據和特徵決定了機器學習的上限，而模型和算法只是逼近這個上限而已，特徵工程就是最大限度地從原始數據中提取特徵以供算法和模型使用，通過歸納和總結，特徵工程大體包含以下方面： 特徵處理是特徵工程的核心部分，scikit-l
2018-08-24 18:47:24
原创 波蘭式與逆波蘭式
一、波蘭式(前綴表達式) 波蘭式是在通常的表達式中，二元運算符總是置於與之相關的兩個運算對象之前，所以，這種表示法也稱爲前綴表達式。例如：3*（2-（5+1）），用波蘭式來表示是：* 3 - 2 + 5 1。 閱讀這個表達式需要從左至右讀
2018-08-24 18:47:24
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原创 k-means算法詳解
k-means算法詳解 1、算法簡介 k-means算法是一種聚類算法，所謂聚類，即根據相似性原則，將具有較高相似度的數據對象劃分至同一類簇，將具有較高相異度的數據對象劃分至不同類簇。聚類與分類最大的區別在於，聚類過程爲無監督過程，即待處
2018-08-24 18:47:23
原创 PyTorch 0.4.0——windows安裝
PyTorch 0.4.0 官方已經支持 Windows 系統 2018年4月25號，PyTorch 官方發佈 0.4.0 版本，該版本的 PyTorch 有多項重大更新，其中最重要的改進是官方支持 Windows (詳細改動見Pytor
2018-08-24 18:47:23
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原创 機器學習常見問題及解決方案——正負樣本不均衡
轉載自：http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52658675 這幾年來，機器學習和數據挖掘非常火熱，它們逐漸爲世界帶來實際價值。與此同時，越來越多的機器學習算法從學術界走向工業
2018-08-24 18:47:23
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