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机器学习系列1 PCA(主成分分析法)

1.PCA的应用   1.降维   2.去除数据相关性,对数据特征进行抽取2.主成分选择原则  (1)主成分是原来变量的线性组合;  (2)各主成分之间互不相关;  (3)主成分分析的实质就是找到一个正交变换,即有正交阵U,使得一个

#机器学习
对LSTM和BLSTM的一些理解

Recurrent Neural Networks  当我们思考一件事情的时候,我们不会将所有以前的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考,人类的思想拥有持久性。考虑这样一个问题,当我们与他人交谈时,我们想要预知这个人接下来会说什么,通常需要了解他上一句说了什么,然后根据以往的交流经验,我们才能预测出他的下一句。例如“今天下雨了,我”你可能会猜到他会说“又没带伞”或者“不想出门了”。传统的神经网

机器学习系列2 BP神经网络+代码实现

神经网络简单的说,就是用一种层次化的方式将一堆简单的函数在顶层堆叠在一起,形成一个复杂的非线性函数,以此表达输入与输出之间的关系。本文结构:              1.介绍构成神经网络的基本单元:神经元              2.介绍三层神经网络的实现过程:前向传播、损失函数的计算、反向传播、梯度下降算法,并使用python分步实现 一、神经网络的基本单元:神经元 ...

#机器学习#python
机器学习系列2 BP神经网络+代码实现

神经网络简单的说,就是用一种层次化的方式将一堆简单的函数在顶层堆叠在一起,形成一个复杂的非线性函数,以此表达输入与输出之间的关系。本文结构:              1.介绍构成神经网络的基本单元:神经元              2.介绍三层神经网络的实现过程:前向传播、损失函数的计算、反向传播、梯度下降算法,并使用python分步实现 一、神经网络的基本单元:神经元 ...

#机器学习#python
机器学习系列2 BP神经网络+代码实现

神经网络简单的说,就是用一种层次化的方式将一堆简单的函数在顶层堆叠在一起,形成一个复杂的非线性函数,以此表达输入与输出之间的关系。本文结构:              1.介绍构成神经网络的基本单元:神经元              2.介绍三层神经网络的实现过程:前向传播、损失函数的计算、反向传播、梯度下降算法,并使用python分步实现 一、神经网络的基本单元:神经元 ...

#机器学习#python
荷兰国旗问题

Cousera Algorithms PartI第二周课后问答题,有这样一道题,当时没什么想法,直到学了第三周的归并排序,才弄明白要怎么做,这里记录一下自己的想法与最终代码。问题描述简而言之,这道题就是有红白蓝三种颜色的球共n个随机排列,而我们的任务就是将这n个球按红、白、蓝顺序排好。这也就是这道题名为荷兰国旗的原因,下图即为荷兰国旗,可谓生动形象。这道题最大的难题就在于只允许...

#算法
到底了