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文章/答案/技术大牛

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机器学习和数学

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[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

2.1K0

[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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[数据结构与算法] 线性表总结

数据结构编程算法存储

线性表也是基本的数据结构之一，Python里面的list和tuple，就是线性表的一种实现。首先什么是表呢，其实很简单，比如【元素1，元素2，。。。，元素n】，这样的一种数据的组织方式就是表，一个表里可以包含0个或者多个元素，只有0个元素的表，叫做空表。1,2，。。。，n叫做下标，元素的个数叫做表的长度。表元素之间的关系叫做下一个关系，比如元素2是元素1的下一个元素，这是一种顺序关系。前驱元素和后继元素在一个表中，存在唯一一个首元素和尾元素。就是元素1和元素n，除了元素1以外，每个元素都有唯一一个前驱

2018-04-12

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[数据结构与算法] 链接表总结

数据结构编程算法存储

上一次说到了顺序表，链接表和顺序表一样，也是线性表。那为什么有了线性表还要有链接表呢？总之就是当数据过大时，顺序表存在一些存储方面的限制，而链接表比顺序表要更有效。链接表的主要不同之处在于使用了链接技

2018-04-12

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[数据结构与算法] 链表的其他类型

数据结构编程算法存储

单链表是最简单的链表，单链表的一种变形就是循环单链表，其中最后一个结点的next域不用None，而是指向表的第一个结点，这样就形成了一种循环结构，所以叫循环单链表。双链表：单链表只有1个方向的链接，只能做一个方向的扫描和逐步操作。单链表的next指针域指向下一个结点，而双链表结点除了具有next指针外，还有一个previous指针，指向上一个结点。单链表中查找元素只能从头结点开始，根据他的next指针域找到下一个结点，而双链表最大的区别在于不仅能找到下一个结点，还能找到上一个结点。循环双链表：然后看下什

2018-04-12

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[算法与数据结构] 《算法导论》堆排序笔记

编程算法数据结构存储

堆排序的实现是靠叫做“堆”的数据结构来实现的。所以学习堆排序，首先要了解什么是堆堆堆是一个数组，每个结点表示数组中的一个元素，堆可以看做是一个近似的完全二叉树。完全二叉树是所有叶结点深度相同，且所有内部结点度为2的2叉树。树的高度：从结点x向下到某个叶结点最长简单路径中边的条数表示堆的数组A包括两个属性：A.length给出数组元素的个数，A.heap-size表示有多少个堆元素存储在该数组中。最大堆和最小堆最大堆：除了根以外的所有结点i都要满足 A[PARENT(i)] >= A[i] 意思是

2018-04-12

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[数据结构和算法]《算法导论》动态规划笔记(2)

数据结构编程算法

上一次介绍了动态规划解决钢条切割问题，这次介绍一下动态规划的原理，什么样的最优化问题适合用动态规划解决？具有的两个基本特征：最优子结构和子问题重叠。最优子结构如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解，称此问题具有最优子结构性质。最优子结构发现过程：证明问题最优解的第一个组成部分是做出一个选择。对于一个给定问题，在其可能的第一步选择中，假定已经知道那种选择才会得到最优解。给定可获得最优解的选择后，你确定这次选择会产生哪些子问题，以及如何最好地刻画子问题空间。利用“剪切-粘贴”的技术证明：作为构

2018-04-12

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[数据结构和算法]《算法导论》动态规划笔记(1)

数据结构编程算法

动态规划是求解最优化问题的方法，这类问题有很多可行解，每个解都有一个值，我们希望寻找具有最优值的解。我们称这个解为问题的一个最优解，而不是最优解，因为可能有多个解都达到最优值。钢条切割问题 Serl

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

2.5K0

[编程经验] 拉勾网爬虫数据的后续处理

爬虫 NLP 服务深度学习编程算法

上一篇我们介绍了如何爬拉勾的数据，这次介绍一下如何分析爬下来的数据，本文以自然语言处理这个岗位为例。上次那个爬虫的代码有一点问题，不知道大家发现没有，反正也没有人给我说。。然后后面我把我最后改好的代码附在本文的最后。本文主要分析的是岗位职责和岗位要求，基本思路是先分词，然后统计词频，最后最词云展示出来。先看下效果从这个图可以看出来，自然语言处理大多数需要掌握深度学习，需要用深度学习去解决问题，然后是工作经验，项目经验，以及对算法的理解。首先分词，要正确分词，需要有一份高质量的词典，因为在岗位

2018-04-11

2K0

[机智的机器在学习] 卷积神经网络入门教程（2）

卷积神经网络编程算法

今天继续回归卷积神经网络的入门教程，主要是介绍全连接网络的训练过程，通俗的讲就是我们入门教程（1）里面讲的是全连接网络长什么样，神经元之间的关系是什么样的，里面的参数代表什么意思，这些都是说了的，对吧！然后全连接网络的训练就是怎么计算参数的值是多少，比如说我们有一直线方程y=kx + b，里面的k和b就是两个未知的参数，然后计算这两个参数就是通过两个点的坐标，利用二元一次方程组来计算。这个计算的过程，在NN里面叫做训练！也就是说网络（也可以理解为模型或者方程）建好了以后是不知道里面的参数值是多少的，需要根据

2018-04-11

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