异常检测（Anomaly Detection）1. 问题动机(Problem Motivation)2. 高斯分布(Gaussian Distribution)3. 算法(Algorithm)4. 开发和评价一个异常检测系统(Developing and Evaluating an Anomaly Detection System)1. 问题动机(Problem Motivation)什么是异..

推荐系统(Recommender System）1. 问题规划(Problem Formulation)2. 基于内容的推荐系统(Content Based Recommendations)1. 问题规划(Problem Formulation)推荐系统是机器学习应用中最广泛和研究最多的场景，那么究竟什么就推荐系统呢？我们可以通过下面这个例子来说明。假使我们是一个电影供应商，我们有5部电影和...

降维1. 数据压缩(Data Compression)2. 数据可视化(Data Visuallization)3. 主成分析问题(Principal Component Analysis Problem Formulation)4. 主成分分析算法(Principal Component Analysis Algorithm)5. 选择主成分的数量(Choosing The Number of

搭建开发环境1. 简述2. 安装Python33. 安装Mu4. 安装驱动5. 更新固件1. 简述pyBoard上使用了STM32自身flash的一定空间作为U盘与电脑进行交互，所以只需一根MicroUSB数据线就可以开发。MicroPython支持Windows、Linux以及Mac开发，本博文仅对Windows的开发环境搭建做描述。2. 安装Python3Python3的安装比较简单，...

Keras实现基础卷积神经网络1. 卷积神经网络基础2. Keras实现卷积神经网络2.1 导入相应的库2.2 数据集的加载与处理2.3 构建模型2.4 模型的编译与训练2.5 学习曲线绘制2.6 模型验证1. 卷积神经网络基础卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网..

实现简单图像分类器1. 数据加载1.1 常用公共数据集加载1.2 私人数据集加载方法2. 定义神经网络3. 定义权值更新与损失函数4. 训练与测试神经网络5. 神经网络的保存与载入本篇博客的目标是实现一个简单的图像分类器, 本篇博客主要分为以下几个步骤：数据的加载与归一、定义神经网络、定义损失函数、训练与测试神经网络以及神经网络存储与读取。1. 数据加载数据加载就是把训练数据导入到神经网络...

梯度消失与梯度爆炸1. 梯度消失与梯度爆炸2. 模型参数的初始化2.1 PyTorch的默认随机初始化2.2 Xavier随机初始化3. 环境因素3.1 协变量偏移3.2 标签偏移3.3 概念偏移1. 梯度消失与梯度爆炸深度模型有关数值稳定性的典型问题是消失（vanishing）和爆炸（explosion）。当神经网络的层数较多时，模型的数值稳定性容易变差。假设一个层数为LLL的多层感知机...

VGGNet模型1. VGGNet模型介绍1.1 VGGNet的结构1.2 VGGNet结构举例2. VGGNet的PyTorch实现2.1 导入相应的包2.2 基本网络单元block2.3 实现VGGNet2.4 训练网络1. VGGNet模型介绍VGG Net由牛津大学的视觉几何组（Visual Geometry Group）和 Google DeepMind公司的研究员一起研发的的深度卷..

Bootstrap与机器学习小样本问题

常用的时间序列数据增强方法，以及相关的Python集成库的