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文章/答案/技术大牛

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决胜机器学习

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循环神经网络（四） ——words2vec、负采样、golve

神经网络编程算法监督学习

循环神经网络（四） ——words2vec、负采样、golve （原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要学习几种现有的流行的词嵌入算法，包括words2vec、负采样、golve，另外学

2018-06-07

1.2K0

循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型

神经网络编程算法

循环神经网络（五） ——Bean搜索、bleu评分与注意力模型（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要讲解机器翻译过程中涉及的算法，主要包括bean搜索算法及其改进与误差分析、bleu

2018-06-07

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卷积神经网络（四） ——目标检测与YOLO算法

卷积神经网络编程算法

卷积神经网络（四） ——目标检测与YOLO算法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述目标检测，主要目的是在图片中，分类确认是否有需要的物体，如果有则标出对应的物体。二、目标定位目标定位（

2018-03-29

5.4K0

深层神经网络参数调优（四） ——adam算法、α衰减与局部最优

神经网络编程算法深度学习

深层神经网络参数调优（四）——adam算法、α衰减与局部最优（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文主要讲解另外一种思想的梯度下降——adam，并且在此之前介绍动量梯度下降和RMSprop算法作为前置内容。另外，本文讲到学习速率衰减方式，以及局部最优和鞍点问题等。二、动量梯度下降法 1、当前问题 mini-batch、随机梯度下降等，在优化每个w和b时，是会优化一个部分最优值，故容易出现抖动，导致优化速度慢。因此可以结合接下来的算法，来加快学习速度。 2、主要思想将一

2018-03-07

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神经网络和深度学习（五） ——深层神经网络基础

神经网络深度学习编程算法

神经网络和深度学习（五）——深层神经网络基础（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述本文是对深层神经网络的基础，主要讨论深层神经网络的算法、公式推导以及一些注意事项。首先，符号表示上和之

2018-03-07

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《编程之美》读书笔记（一）——中国象棋将帅有效位置

php java 编程算法

《编程之美》读书笔记（一） ——中国象棋将帅有效位置（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、问题如上述棋盘，假设将为点A，帅为点B。将只能在d10、d8、f10、f8点内部的正方形移动（共9

2018-03-07

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机器学习（二十五） ——adaboost算法与实现

机器学习编程算法

机器学习（二十五）——adaboost算法与实现（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述当进行监督学习时，除了使用某个分类器外，还可以将各个分类器结合起来使用，或者多次使用某个分类器，也可以是数据集分给不同的分类器后进行集成。本文主要介绍基于同一种分类器多个不同实例的方法，基础算法基于单层决策树。二、bagging 首先，先介绍bagging算法，这个算法是一种自举汇聚法，方法如下： 1）获取数据源假设样本容量为m，则进行m次放回抽样（即每次抽到样本后再将样本放回），获

2018-03-07

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机器学习（二十二） ——推荐系统基础理论

机器学习推荐系统编程算法

机器学习（二十二）——推荐系统基础理论（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述推荐系统（recommendersystem），作为机器学习的应用之一，在各大app中都有应用。这里以用户评价电影、电影推荐为例，讲述推荐系统。最简单的理解方式，即假设有两类电影，一类是爱情片，一类是动作片，爱情片3部，动作片2部，共有四个用户参与打分，分值在0~5分。但是用户并没有对所有的电影打分，如下图所示，问号表示用户未打分的电影。另外，为了方便讲述，本文用nu代表用户数量，nm代表电影数量，r(i,j)=

2018-03-07

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机器学习（二十一） ——高斯密度估计实现异常检测

机器学习编程算法

机器学习（二十一）——高斯密度估计实现异常检测（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述异常检测（anomalydetection），主要用于检查对于某些场景下，是否存在异常内容、异常操作、异常状态等。异常检测，用到了一个密度估计算法（density estimation）——高斯分布（Gaussian distribution），又称正态分布（normal distribution）。该算法只用到了样本的特征值，不需要分类标签，故该算法是无监督学习算法主要内容是，对于样本集，当有一个新的数

2018-03-07

3.9K0

机器学习（二十） ——PCA实现样本特征降维

机器学习数据可视化监督学习编程算法

机器学习（二十）——PCA实现样本特征降维（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述所谓降维（dimensionalityreduction），即降低样本的特征的数量，例如样本有10个特征值，要降维成5个特征值，即通过一些方法，把样本的10个特征值映射换算成5个特征值。因此，降维是对输入的样本数据进行处理的，并没有对预测、分类的结果进行处理。降维的最常用的方法叫做主成分分析（PCA，principal component analysis）。最常用的业务场景是数据压缩、数据可视化。该方法只

2018-03-07

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机器学习（十九） ——K-均值算法理论

机器学习编程算法

机器学习（十九）——K-均值算法理论（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述 K均值（K-Means）算法，是一种无监督学习（Unsupervisedlearning）算法，其核心是聚类（Clustering），即把一组输入，通过K均值算法进行分类，输出分类结果。由于K均值算法是无监督学习算法，故这里输入的样本和之前不同了，输入的样本只有样本本身，没有对应的样本分类结果，即这里的输入的仅仅是{x(1),x(2),…x(m)}，每个x没有对应的分类结果y(i)，需要我们用算法去得

2018-03-07

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机器学习（四） ——梯度下降算法解释以及求解θ

机器学习编程算法

机器学习（四）——梯度下降算法解释以及求解θ （原创内容，转载请注明来源，谢谢）（本文接机器学习（二）的内容）一、解释梯度算法梯度算法公式以及简化的代价函数图，如上图所示。

2018-03-07

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机器学习（三） ——k-近邻算法基础

机器学习编程算法

机器学习（三）——k-近邻算法基础（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述 k近邻算法（kNN），是监督学习的一种，主要用于分类，通过测量不同特征值之间的举例进行分类。优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。使用数据范围：数值型和标称型。二、工作原理 1、原理存在一个训练样本集，其中每个数据都存在标签，即可以知道数据的每个特征和其对于的分类结果。现输入没有标签的数据，将新数据的每个特征值和样本集的数据对应特征进行比较，计

2018-03-07

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机器学习（二） ——线性回归、代价函数与梯度下降基础

机器学习线性回归编程算法

机器学习（二） ——线性回归、代价函数与梯度下降基础（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、线性回归线性回归是监督学习中的重要算法，其主要目的在于用一个函数表示一组数据，其中横轴是变量（假定一

2018-03-07

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《Redis设计与实现》读书笔记（三十五） ——Redis 二进制位数组及SWAR汉明重量算法

云数据库 Redis 编程算法

《Redis设计与实现》读书笔记（三十五） ——Redis 二进制位数组及SWAR汉明重量算法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、基本概念 redis提供了setbit、getbit、bitcount、bitop四个命令用于处理二进制数组，称为bit array，又叫位数组。 setbit命令用于位数组指定偏移量上的二进制设置值，偏移量从0开始计算，值可以是0或者是1。 getbit获取指定位置上的值。 bitcount统计位数组里面，值为1的二进制位的数量。 bitop可以有and、or、xor，即

2018-03-07

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有趣的算法（十一） ——分治法：大数相乘

有趣的算法（十一）——分治法：大数相乘（原创内容，转载请注明来源，谢谢）太大的两个数字相乘，有可能会超出计算机的位数，需要人工进行转化。 1、原始解法最原始的解法，是乘法的逐个位对应的相乘后相加，这里需要的时间复杂度是O(n2)。 2、尝试优化用分治法的思想进行优化，即将一个大的数字拆成两半的长度（不是数值的1/2，是字面上的折成两半），再进行计算。例如：假设两个n位的二进制数A和B相乘，可以先将A分解成A1*2n/2+A2（A1为前面一半的位，A2为后一半的位，这里乘以2n/2是一个二进制的

2018-03-07

1.4K0

有趣的算法（十一） ——分治法：快速求最值

编程算法 php

有趣的算法（十一）——分治法：快速求最值（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、需求一个数组，里面有若干的数字，现需要得到这一组数字的最大值和最小值。二、简单分析最基本的做法，是两两比对，可以区分出临时的最大值和最小值，再拿临时的最大值和最小值往后比较，有新的最值则更新。总的需要的比较次数是2n-2。三、优化使用分治法快速求最值。即把数组分到最小的1-2个数，两两比较后，仅将最大值和最小值回传，再两两比较最值，回传新的最值，最终得出最大值和最小值。分析需要比较的次数。当数组只有1个数时，

2018-03-07

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有趣的算法（十） ——归并排序思想解决大量用户数据清洗

编程算法数据处理

有趣的算法（十）——归并排序思想解决用户数据清洗（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、问题阐述近期工作中接触到一个很有趣的算法，在此进行分享。当前有一个千万条级别的用户数据，其中包含用户openid、用户是否有效状态。其中，这些用户是关注微信公众号的用户，openid是可以从微信拿到的接口中，确定的用户信息。每个用户关注或者取消关注，系统可以从微信接口中获取信息，并且每个新关注的用户，系统会搜索现有库，如果用户openid已经在数据库中存在，则将其状态置为有效；如果用户不存在，则新增一条记录，

2018-03-07

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有趣的算法（九） ——蛇形数组

有趣的算法（九）——蛇形数组（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、问题阐述给定一个数字，需要返回的内容如下图所示：输入5，得到结果：输入10，得到结果：输入一个数字i，输出结果的矩阵是i行

2018-03-07

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有趣的算法（八） ——红黑树插入算法

编程算法二叉树

有趣的算法（八）——红黑树插入算法（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、概述红黑树是一种二叉平衡查找树。二叉查找树是二叉树，且树的根节点会比左节点大、比右节点小。 1）二叉查找树二叉查找树对于数字比较大小，具有重要意义。由于其左子节点都比根节点小，右子节点都比根节点大，要查找一个数是否在其中，或者在某个位置，会变得很容易。从根节点出发，如果待查数据比根节点小，则往根节点的左子树去查找；反之从右子树查找；如果值和某个节点一样，表示找到；如果到某个节点，其没有子节点，而还没有匹配，则表示数据不存在

2018-03-07

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