原创 逆矩陣-學習筆記
僅供學習使用 定義： 對於nnn階矩陣AAA，如果有一個nnn階矩陣BBB，使AB=BA=EAB=BA=EAB=BA=E 則說矩陣AAA是可逆的，並把矩陣BBB稱爲AAA的逆矩陣，簡稱逆陣。 如果矩陣AAA是可逆的，那麼AAA的逆
2020-06-24 02:23:39
原创 100-Days-Of-ML-Code筆記
僅供學習使用 參考https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code 100-Days-Of-ML-Code day1 數據預處理 引入必要的庫 引入數據集 處理丟失數據 給類別數據
2020-06-23 20:23:28
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原创 推薦系統與深度學習-學習筆記二
僅供學習 書本的第三章，講了TensorFlow平臺。 import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data dat
2020-06-23 20:23:27
原创 推薦系統與深度學習-學習筆記三
僅供學習使用 書本的第四章，推薦系統的基礎算法 要花一些時間理解公式了。 4.1 基於內容的推薦算法 4.1.1 基於內容的推薦算法基本流程 分析內容，提取特徵。屬性、標籤等 計算用戶偏好 召回 排序 4.1.2 基於內容推薦
2020-06-23 20:23:27
原创 深度學習-場景、數據、模型
參考 《深度學習：基於Keras的Python實踐》_魏貞原/《深度學習：基於Keras的Python實踐》_魏貞原.pdf 其他 Keras 是 Python 在深度學習領域非常受歡迎 的類庫之一，但 Kerns 的側重點是深度學習 ，
2020-06-23 20:23:27
原创 電話號碼識別
import re reg1 = "^(133|149|153|173|177|180|181|189|199)+\d{8}$" reg2 = "^(130|131|132|145|155|156|166|175|176|185|18
2020-06-23 20:23:27
原创 方陣的特徵值與特徵向量-學習筆記
僅供學習使用 設AAA是nnn階矩陣，如果數λλλ和nnn維非零列向量xxx，使得關係式Ax=λxAx=λxAx=λx成立，那麼，這樣的係數λλλ稱爲矩陣AAA的特徵值，非零向量xxx稱爲AAA的對應於特徵值λ的特徵向量。 例5
2020-06-23 20:23:27
原创 基礎解系-學習筆記
僅供學習使用 齊次線性方程組的解集的最大無關組稱爲該齊次線性方程組的基礎解系。 設有向量組AAA，如果在AAA中能選出rrr個向量a1,a2,⋯ ,ara_{1},a_{2},\cdots ,a_{r}a1,a2,⋯,ar
2020-06-23 20:23:04
原创 matplotlib畫圖顯示中文
下載字體 拷貝到anaconda3/lib/python3.7/site-packages/matplotlib/mpl-data/fonts/ttf ~/.matplotlib/fontlist-v310.json文件，追加配置 清空緩
2020-06-23 20:22:53
原创 推薦系統與深度學習-學習筆記一
僅供學習使用 《推薦系統與深度學習》，黃昕等，清華大學出版社 2.2.3 反向傳播 鏈式法則 2.2.4 優化算法 2.2.4.1 網絡參數初始化 高斯分佈初始化 均勻分佈初始化 Xavier初始化 2.2.4.2
2020-06-23 20:22:53
原创 第四章 項目整體管理
項目整體管理的6個過程： 制定項目章程（啓動過程） 制定項目管理計劃（計劃過程組） 指導和管理項目執行（執行過程組） 監控項目工作（監控過程組） 整體變更控制（監控過程組） 結束項目或階段（收尾過程組） 項目章程應該包含的內容：P18
2020-06-01 03:15:05
原创 主題抽取LDA
主題模型，主題抽取 https://radimrehurek.com/gensim/models/ldamodel.html 【建議看官方文檔】 中文的話，使用結巴分詞。
2020-06-01 03:14:55
原创 nmt Neural Machine Translation (seq2seq)
【寫在前面】建議看原文檔。本文只是作者自己的筆記。 https://github.com/tensorflow/nmt 2014年的論文 機器翻譯 1. 安裝TensorFlow 2. 下載源碼， git clone https://g
2020-06-01 03:14:55
原创 推薦系統與深度學習-學習筆記四
4.2.2 基於用戶的協同算法 給每個商品建立用戶的矩陣 計算用戶之間的相似度 取和當前用戶最相似的用戶，把他們購買的物品推薦給當前用戶 4.2.3 基於用戶協同和基於物品協同的區別 從推薦的場景考慮 ItemCF
2019-10-25 17:45:19