一，前言 因为PC端图片上传不了。今年8月基本都是这样的情况，而且这已经不是第一次了，而且越来越严重，记得5月也有...[作者空间]
前言 机器学习入门，主要参考网络教学视频及统计学习方法这本书，侧重学习基础学习及推导 学习记录 1.Python与...[作者空间]
前言 一年前就自学过，并且参加过机器学习的培训课。由于现在开始专注学习计算机视觉算法，所以需要复习下数学基础。...[作者空间]
聚类的应用 上周在互联网浏览无意间了解到雷达信号处理的最后一步是点迹输出，用的是聚类算法。搜索了下聚类算法，好多呀...[作者空间]
学习了基本理论后，进行keras实战练习手写数字识别，主要目的是了解Keras相关API的使用，并且对深度学习再深...[作者空间]
一，学习内容 1.专业术语必须先理解含义 输入层，隐层，卷积核及其参数的含义，卷积层，池化层，全链接层，权值共享，...[作者空间]
每个小块内只取最大的数字，再舍弃其他节点后，保持原有的平面结构得出output。 maxpooling主要有两大作...[作者空间]
此文为<提取图片中的直线实战--Apple的学习笔记>的后记。读者可以参考https://www.jianshu....[作者空间]
一，思考 1. 感知机距离公式如何推导的？ 主要是先对导出w就是切线，然后按标准的就离公式d就可以推导出。 ...[作者空间]
一，思考问题 L(x; θ)是似然函数，那么θ代表什么？θ代表的是概率，参考《图解EM算法投硬币的例子good.p...[作者空间]
最近看到描述说牛顿法求最小值，一下子反应不过来了，牛顿不是求根的吗？怎么变成求最小值了，然后再想了下牛顿迭代一直向...[作者空间]
Keras有两种类型的模型，序贯模型（Sequential）和函数式模型（Model），函数式模型应用更为广泛，序...[作者空间]
EM算法的引入 一个例子就是： 假设有两枚硬币A、B，以相同的概率随机选择一个硬币，进行如下的抛硬币实验：共做5次...[作者空间]
深度前馈神经网络--Apple的学习笔记 主要就是设计数学模型，使得误差预计与实际误差最小，然后使用梯度下降法调整...[作者空间]
在看深度学习资料，居然也有拉格朗日算子，再仔细学习下他的推导。 那个landa的引入关键点依据是：拉格朗日算子极值...[作者空间]
支持向量机就是最优化问题，让两边有尽可能大的间隙。 构造过程 构造结果：构造成拉格朗日函数去求解。 最后就是求a的...[作者空间]
1. Bagging ① Bagging又叫自助聚集，是一种根据均匀概率分布从数据中重复抽样（有放回）的技术。 ②...[作者空间]
学以致用，乐趣无穷，光看数学但是不知道怎么用的话，会觉得无趣，所以看了一半数学机器学习后还没学到深度学习，但是需要...[作者空间]
决策树学习的目标：根据给定的训练数据集构建一个决策树模型，使它能够对实例进行正确的分类。 决策树学习的本质：从训练...[作者空间]
1. 什么是欠拟合和过拟合 先看三张图片，这三张图片是线性回归模型 拟合的函数和训练集的关系 第一张图片拟合的函数...[作者空间]
