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多种相似度计算的python实现

在机器学习中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。

2020-03-25

1.6K0

人工神经网络（ANN）

神经网络编程算法

初学人工智能不久，今天碰上了人工神经网（ANN），开始学的时候很懵，一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白，还是很痛苦的，不过经过摸索，大概了解了什么是ANN，公式的推导以及一些其他问题，下面我就总结下自己的理解，一方面作为自己的笔记，日后方便巩固；另一方面，也可以分享给其他有意者。

2020-03-25

1.3K0

基于协同过滤（CF）算法的推荐系统

编程算法推荐系统

随着计算机领域技术的高速发展，电子商务时代的普及，个性化的推荐系统深入生活应用的各个方面。个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术，在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。而协同过滤推荐是个性化推荐系统应用最为广泛的技术，协同过滤推荐主要分为基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐和基于模型的协同过滤推荐。

2020-03-25

4.5K0

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络神经网络机器学习深度学习人工智能

CNN，即卷积神经网络，主要用于图像识别，分类。这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数，从而无监督的产生了最适合的分类特征。

2020-03-25

1.2K0

浅谈机器学习-分类和聚类的区别

分类算法编程算法监督学习无监督学习机器学习

机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是聚类。在我们的生活中，我们常常没有过多的去区分这两个概念，觉得聚类就是分类，分类也差不多就是聚类，下面，我们就具体来研究下分类与聚类之间在数据挖掘中本质的区别。

2020-03-25

2.4K0

浅谈机器学习-回归与分类的区别

机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题：分类和回归。本文将浅谈下两者的区别。

2020-03-25

19.6K0

朴素贝叶斯算法

编程算法机器学习神经网络深度学习人工智能

朴素贝叶斯算法是流行的十大算法之一，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变量的正态性假设为前提，就会导致算法精度在某种程度上受影响。

2020-03-25

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python动态规划解决矩阵连乘

动态规划算法与分治法类似，其基本思想也就是将待求解的问题分解成若干个子问题，先求解子问题，然后从这些子问题的解得到原问题的解，简单概括为自顶向下分解，自底向上求解。与分治法不同的是，适合于用动态规划法求解的问题，经分解得到的子问题往往不是相互独立的，换句话说，就是前面解决过的子问题，在后面的子问题中又碰到了前面解决过的子问题，子问题之间是有联系的。如果用分治法，有些同样的子问题会被重复计算几次，这样就很浪费时间了。所以动态规划是为了解决分治法的弊端而提出的，动态规划的基本思想就是，用一个表来记录所有已经解决过的子问题的答案，不管该子问题在以后是否会被用到，只要它被计算过，就将其结果填入表中，以后碰到同样的子问题，就可以从表中直接调用该子问题的答案，而不需要再计算一次。具体的动态规划的算法多种多样，但他们都具有相同的填表式。动态规划的适用场合，一般适用于解最优化问题，例如矩阵连乘问题、最长公共子序列、背包问题等等。

2020-03-25

1.4K0

Python爬虫--爬取豆瓣 TOP250 电影排行榜

https 网络安全爬虫 python

本篇讲介绍一个简单的Python爬虫案例–爬取豆瓣 TOP250 电影排行榜。很多朋友在看一部电影前都喜欢先找一下网友们对该片的评价。

2020-03-25

2.9K0

Hexo博客搭建

git github 开源 ssh html

本篇文章用于介绍Hexo个人博客的搭建过程，这也是我搭建本博客后的第一篇文章，分享一下搭建方法，有兴趣的小伙伴也可以自主搭建一个属于自己的博客！首先感谢大家的来访支持！自己本来开始做的是html网页，网页做完之后需要购买服务器和域名（价格不便宜）才能运营，还要定期维护它，对于我个人只是感兴趣做个自己的网页，单单做个html网页就很费力气了，实在是没有精力和时间运营它，所以也没有必要去购买服务器和域名（性价比低），但我做的html网页在我自己的电脑上还是可以运营的（感兴趣的小伙伴可以联系我，一起探讨做html网页的方法）。其次，现在市面上的博客有很多，如CSDN，博客园等平台，可以直接在上面发表，也有很多优点，但缺点是比较不自由，会受到各种限制和恶心的广告。所以我选择了直接在github page平台上托管我的博客，这样可以安心写作，也不需要定期维护，而且hexo作为一个快速简洁的博客框架，用它来搭建博客也很简单。我在两天内完成了Hexo-Github个人博客的基本搭建（其实搭建不难，自己脑子笨，做的慢些了……）在这里记录一下我的第搭建一个博客，并给大家分享一下搭建的流程，以及在搭建过程中遇到的问题和解决方案。如果你也有搭建个人博客的想法，希望能给你一点经验帮助。大家都是新手，可以分享经验，互相交流学习的。

2020-03-25

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Python判断离散数学的合式公式

python 编程算法

前言你没有听错，用python程序来解决离散数学的逻辑推理问题，我当我第一次听老师说的时候也很吃惊（再说上学期的Python学的也不咋地…..?)，但经老师讲解后才知道，使用pyth

2020-03-25

1.7K0

OJ刷题-while(scanf("%d",&n)!=EOF)

eof error file limit scanf

“测试输入包含若干测试实例。当N为0时，输入结束，该实例不被处理。”这句话是最早我对OJ的印象以前也没见过这种输入要求，做第一道题的时候就卡住了上网看别人的代码都有一句 while(scanf(“%d”,&n)!=EOF)”scanf 函数还能放while里啊… EOF是什么玩意儿呢…”

2020-03-25

2.2K0

python+离散数学→逻辑演算

python 图像处理

本篇探讨的是一道逻辑演算推理题。有两种方法，一种是常规的离散数学逻辑演算，另一种则是用python程序来解决。本篇将探究两种方法： python+离散数学→逻辑演算。

2020-03-25

2.8K0

数据集的划分--训练集、验证集和测试集

腾讯云测试服务神经网络

在机器学习中，经常提到训练集和测试集，验证集似有似无。感觉挺好奇的，就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。

2020-03-25

4.7K0

梯度下降法的三种形式BGD、SGD、MBGD及python实现

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（Batch Gradient Descent）、随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent）以及小批量梯度下降（Mini-Batch Gradient Descent）。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来，我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。为了便于理解，这里我们将使用只含有一个特征的线性回归来展开。

2020-03-25

2.7K0

K-means算法及python实现

机器学习聚类算法编程算法 linux

K-means(Thek-meansalgorithm)是机器学习十大经典算法之一，同时也是最为经典的无监督聚类（Unsupervised Clustering）算法。接触聚类算法，首先需要了解k-means算法的实现原理和步骤。本文将对k-means算法的基本原理和实现实例进行分析。

2020-03-25

4.5K0

KNN算法及python实现

编程算法 python linux

KNN算法即K-Nearest Neighbor，也是机器学习十大经典算法之一。前文讲解了K-means算法，今天我们就继续讲KNN算法，两者看起来挺相似的，但区别还是很大的，看完本片文章你就会明白了。

2020-03-25

1.4K0

推荐系统之矩阵分解(MF)及其python实现

正则表达式 python 推荐系统编程算法

目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法，在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例，矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值，然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评分矩阵R（M×N）”说明矩阵分解方式的原理以及python实现。

2020-03-25

2.3K0

第一次测试题总结

神经网络批量计算

这里是一些暑期培训第一次测试题的部分解释，经过这次测试的摧残，总结备录一下，方便日后回顾复习。

2020-03-25

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