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【之前】 该文的pdf清晰版已被整理上传,方便保存学习,下载地址:https://download.csdn.net/download/on2way/10394655(一)原理部分模糊C均值(Fuzzy C-means)算法简称FCM算法,是一种基于目标函数的模糊聚类算法,主要用于数据的聚类分析。理论成熟,应用广泛,是一种优秀的聚类算法。本文关于FCM算法的一些原理推导部分介绍等参考下...
前面已经介绍了深度学习的一个模型框架:自编码器,那么从本节后来再来简单介绍一下深度学习的另一个模型框架:卷积神经网络CNN,关于CNN可能大家听说过的不能在多了,网上资源众多,各路大神总结的也是无比完美,在这里就不在copy了,重要的地方直接直接贴出那些优秀的文章,这里旨在记录一下整个思路过程以及一些简单的认识以求完整。首先贴一下网络上众多了讲解CNN的好资源吧:(1)综述性的:Deep Lea
写在之前:忙忙碌碌,总是在走走停停,挤挤时间,留一个思考的机会。断断续续,研究深度学习也有段时间,从开始的小白到现在算是入门了,中途看过些许文章文献资料,也有许多的问题。高山之行才刚刚开始,本系列旨在记录下走过的路与个人的学习感悟。该篇小记一下学习到的一些好教程与资料。关于深度学习,介绍性的文章与博客非常多,写的也非常好。一个综述点的博客系列就是Zouxy大神的文章:Dee
手写体数据库是一个简单通用的模型,这是进一步理解像imagenet的cnn模型的基础模型。关于手写体,输入的大小就是28*28的黑白二像素图像,比较简单,ok现在开始操作。Matconvnet自带集成mnist这个实例库,数据集的下载都帮集成了,我们只需要去确认工具箱可以用,然后直接运行就可以了。打开安装文件夹以后打开如下函数:首先将整个安装包添加路径,然后直接运行就可以了。等一段时间后(训练20
前面讲了几节决策树从底层的构造原理,更多的是面向分类的决策树,从树的用途上讲还有一种用途,那就是回归树,结构也是树,但是出来的结果是回归值。可能很多人不用回归树做任务的时候很少去管回归树,以至于有时候也不知道它们的区别,但是还是有必要掌握,因为牛逼的树算法,比如GBDT,xgboost的单棵树可不是分类树,是回归树。所谓分类树就是面向分类的,每个决策树最末端的叶子结点出来的是一个分类标签,不是0.