【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.