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机器学习和数学

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[机器学习] 用KNN识别MNIST手写字符实战

机器学习 https github

Hi，好久不见，粉丝涨了不少，我要再不更新，估计要掉粉了，今天有时间把最近做的一些工作做个总结，我用KNN来识别MNIST手写字符，主要是代码部分，全部纯手写，没有借助机器学习的框架，希望对大家理解KNN有帮助。

2018-07-26

2.2K0

[机智的机器在学习] 机器学习中的归一化和正则化问题

机器学习编程算法 scikit-learn

今天我们要说的是，在机器学习常用的算法里面，那些需要归一化，那些不需要，通过scikit-learn中的预处理的一些方法，实际了解如何正则化和归一化数据。看完本文，应该对于一般的机器学习任务，都可以轻松上手操作。先看一下归一化是什么意思，对于一个机器学习任务来说，首先要有数据，数据怎么来？一种情况是别人整理好给你，一种是自己造数据，根据不同的业务场景，自己提取想要的数据，一般来自各个维度的数据，也就是常说的统计口径不一样，造成的结果是得到的数据大小范围变换非常大，并且可能数据类型也不一样，统计学里面把

2018-04-12

2.2K0

[机器的机器在学习] 你有一次国庆节大作业待接收~

机器学习人工智能大数据

明天就国庆放假了，正好赶上中秋节，首先祝大家“双节”快乐！不管是出去玩，还在一个人在家里，在宿舍，在自己的小房子“玩”，祝大家都能找到自己的乐趣！但是呢，安全第一！想乘着国庆好好学习一把的童鞋，也别太拼，学习一会儿就休息一下。然后我想说，我国庆要出去“嗨”一下了，so 这期间不能更新了。。 ============================== 好，接下来我们聊一下机器学习中的一个基本概念，混淆矩阵，confusion matrix，第一个听说混淆矩阵的时候，稀里糊涂的看不懂，等到我明白了机

2018-04-12

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[数据结构与算法] Python实现二分查找

数据结构编程算法 python 机器学习

可能有人会问，学习机器学习还要不要学习数据结构，知乎上有个帖子，对这个问题有很多讨论，但是答案基本都是一致的，要学！但是这块其实我掌握的并不好，本科的数据结构就没学好，后来就没学了，直到去年有段时间打算恶补一下，买了《数据结构和算法 python语言实现》，书写的挺好的，就是看着头疼，基本概念可以看懂，就是实现起来不是很明白。然后后来就去实习了，在公司做的是深度学习的东西，根本用不到，所以好久不看就又忘记了，唉，也是醉了。最近各大互联网公司都开始秋招了，如果是做算法方向的，基本笔试题都会涉及数据结构，我参加

2018-04-12

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[机智的机器在学习] 利用TensorFlow实现多元线性回归分类器

机器学习 tensorflow 线性回归编程算法

从今天的推文开始，我打算把经典的机器学习算法，都用tf实现一遍。这样一来可以熟悉一下机器学习算法，二来可以对tf有比较好的掌握，如果你是新手，那就跟着我的节奏，一起学习吧。讲的不好，大神轻拍~。为了节省时间，有兴趣的童鞋可以直接去Github上clone，使用~，欢迎来点star~。 Github 地址： https://github.com/Alvin2580du/machine_learning_with_tensorflow.git # 导入需要的模块 # - * - coding: utf-8 -

2018-04-12

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[机智的机器在学习] TensorFlow实现Kmeans聚类

tensorflow 机器学习编程算法监督学习

对于机器学习算法来说，主要分为有监督学习和无监督学习，前面有篇文章介绍过机器学习算法的分类，不知道的童鞋可以去看看。然后今天要讲的Kmeans算法属于无监督算法，也就是说它的输入只要训练集没有标签的。说到Kmeans，就不得不提什么是聚类？简单说就是“合并同类项”，把性质相近的物体归为一类，就是聚类。这样就自然会产生两个问题，1，怎么确定分类的种类数目，也就是说，把所有的样本数据分为几类比较合适？ 2，怎么衡量归在一类的样本“性质”是不是相近？如果解决了这两个问题，那么简单的聚类问题就解决了。 Kmean

2018-04-12

2.6K0

[编程经验]Python中os模块最最常用的方法

python 机器学习

最近在搞天池的AI医疗那个比赛，所以没时间写文章了，有没有小伙伴想一起做的，可以找我私聊！ ***********print("分割线")*********** 为什么是最最常用的呢，这里是我通过总结大神们的代码，经常被使用的方法，也是在实际工程中，有助于提高效率的必然会使用的方法。我写的所有文章，都是为机器学习服务的，这里不考虑web开发，及其他Python开发工程中使用的方法。 # coding:utf-8 import os # 总结一下os模块中最最常用的方法， """ >>> import os

2018-04-11

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[机智的机器在学习]机器学习方法的分类

机器学习监督学习

今天主要介绍一下机器学习里面的几个基本概念，我刚开始学的时候，比较纠结的几个概念，主要有监督学习，无监督学习，半监督学习, 深度学习, 还有强化学习，强化学习是我后来才知道的，所以理解不深。刚接触机器学习的时候，基本会碰到监督学习，无监督学习，我觉得这个名字取得对新手不是很友好，想理解这个名字的意思，需要学习了几个机器学习算法之后才能理解监督和无监督的意思，所以开始学的时候，很容易掉进坑里，无法自拔。首先联系一下我们人类是怎么学习的，想想各位基本也都读了十几年，甚至二十几年的书了，每个人对学习肯定都有自

2018-04-11

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[读书笔记] Conditional Generative Adversarial Nets

今天跟大家分享的论文是条件-GAN，不知道上一篇WGAN大家看的怎么样，因为公众号刚开通，貌似还不能留言，如果有问题，可以加我微信交流哦，如果发现问题，一定要告诉我，大家共同进步！比心 - * - 条

2018-04-11

1.2K0

[有意思的数学] 傅里叶变换和卷积与图像滤波的关系（1）

机器学习卷积神经网络

开始之前，说个事情，这个公众号的发文的频率是不确定的哈，有时候我可能不方便，或者比较忙的时候，就不更新了，这几天刚开始，我写着写着还有点上瘾，哈哈，所以每天都会坚持和大家分享。非常感谢大家的关注，每天看着关注人数的增加，心里别提有多激动了，哈哈！* . * 还有个事情，就是公众号的名字，一会儿我发完消息之后就更名为：机器学习和数学这样看着正式一点，有木有。但以后跟新的内容，还是我觉得比较坑的地方哈，新手容易走弯路的地方。希望对大家不会造成什么影响。从今天开始，大概会有3-5篇的文章写一下卷积神经网络

2018-04-11

1.4K0

[机智的机器在学习] 卷积神经网络入门教程（1）

卷积神经网络机器学习

机智的机器在学习，就像机智的你现在在学习一样，当你在看这篇文章的时候，你就是在学习，学习的材料（数据）就是这篇文章。学习的结果就是你了解了卷积神经网络是个什么鬼。同理可得，机器在学习（也可以叫训练机器，想想运动员怎么训练）的时候，它的眼里看着的就是数据（数字，图像，文本，音频，视频。。。），学习的结果就是数据中有哪些内容，它的各种结构，特征是什么样子的。说句题外话，我开通这个公众号，其实不求粉丝有多少，阅读量有多少，讲道理，这几天我感觉把自己写的东西，发到群里，朋友圈确实需要勇气，如果打扰到谁了，这里说声

2018-04-11

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[机智的机器在学习] 常用网络层总结之CNN篇

卷积神经网络机器学习

卷积神经网络（CNN）由输入（Inputs）、卷积层（Convolutions layer）、激活层（Activation）、池化层（Pooling layer）和全连接层(Fully Connected, FC)成。这句话的意思是CNN里面可以有这些层，但是每种网络层（Layer）的个数理论上是可以任意多个的。这也就有了后来的AlexNet，GoogLeNet，ResNet等著名的网络结构，后面我会选择一两个介绍下吧。他们的主要区别就在于Layer的深度不一样，也就是Layer的数量。一般来说Layer

2018-04-11

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