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-KNN

KNN导读 KNN是机器中最简单的,一句经典的总结:物以类聚 k-近邻k-nearest neighbor, kNN是一种基本分类和回归的。 k近邻中的输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,类别可以有多类。 主要思想: 给定一个训练集的数据,实例的类别已定 对于新的实例,根据k个最近邻的训练实例的类别,经投票表决等方式进行预测 不具有显式的过程,实际上利用训练集对特征向量空间进行划分。 k近邻 直观解释:给定一个训练数据集,对于新输入的实例,在训练集数据中找出和该实例最邻近的k个实例。这k个实例中的多数属于某个类,就将新实例划分为这个类别。 ;如果近邻点恰好是噪声,预测出错k值较大用较大的邻域中的实例点进行预测减少的估误差,但是近似误差增大与输入实例较远的点的训练实例也会起预测作用k值增大意味着整个模型变得简单k值一般选取较小的值,一般是奇数值

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如何机网络——

2.如何网络协议分层理论,把协议分层,可以减少分析的难度,分层,以及模块化是机技术的重要分析方机网络首先分为通信子网和资源子网2层,进一步再把通信子网和资源子网继续分层。 机网络的实质是TCPIP协议,因为只有采用了TCPIP这个完整协议的网络才称得上是真正的机网络,因此,好TCPIP协议,理解了TCPIP协议的内涵,也就真正地理解了机网络,会了机网络 过去,人们经常采用自底向上的方,而现在采用自顶向下的方比较多。6.什么才是真正的机网络? 4.教材的写与网络的教材的写网络是两回事,不一定非要按照教材的顺序网络。先一些机网络应用知识,提高感性认识,然后再网络理论,起来的效果就会好些。 机网络,应该结合日常应用来,这样可以提高兴趣,也能建立明确的目标,才能更好地机网络课程。

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    CVPR2019 | 微软、中科大开源基于深度高分辨表示的姿态估

    其中来自微软和中国科技大研究者的论文《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》和相应代码甫一公布 该文为第一作者Ke Sun在微软亚洲研究院实期间发明的。 基本思想作者观察到,现有姿态估中往往网络会有先降低分辨率再恢复高分辨率的过程,比如下面的几种典型网络。 实验结果该在COCO姿态估数据集的验证集上测试结果: ?与目前的state-of-the-art比较,取得了各个指标的最高值。相同分辨率的输入图像,与之前的最好相比增长了3个百分点! 作者进一步与之前最好模型比较了参数量、量,该文发明的HRNet-W32在精度最高的同时,量最低!如下图:?在PoseTrack2017姿态跟踪数据集上的结果比较: ?同样取得了最好的结果。 下图是姿态估的结果示例:?

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    李航《统》感知机实现

    感知机的初始形式? Y_train): #获取维度参数 m, n = np.shape(X_train) #初始化w,b w = np.zeros((n, 1)) b = 0 while True: count = m #统修改次数

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    李航《统》K近邻实现

    K近邻的初始形式? 数据集的选取此次我们选取lris数据集进行实验Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。 predict = #当前测试数据与训练数据的距离 knn_list = train_vec = trainset dist = np.linalg.norm(train_vec - test_vec) #两个坐标的欧式距离 从上图中,你还能看到:如果K=3,绿色圆点的最近的3个邻居是2个红色小三角形和1个蓝色小正方形,少数从属于多数,基于统的方,判定绿色的这个待分类点属于红色的三角形一类。 如果K=5,绿色圆点的最近的5个邻居是2个红色三角形和3个蓝色的正方形,还是少数从属于多数,基于统的方,判定绿色的这个待分类点属于蓝色的正方形一类。 于此我们看到,不同的k取值可能得到不同的分类,而在应用中,k值一般取一个比较小的值,通常采用交叉验证来选取最优的k值。

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    只有授权的用户才能访问特定的内部网络资源3 防火墙穿越,由于工作在传输层之上,因此能够遍历所有防火墙和NAT设备4 更可靠的安全保护,全程加密传输技术实现:1 握手协议定义了建立连接的过程在客户和服务器传送应用层数据之前,完成诸如加密和会话秘钥的确定 保留原有的二层网络配置简单的风格新增二层帧头:原地址、目的地址、TTL如果使用MAC地址作为唯一标识,生成的将是一个随机结构,这有可能导致最终的转发路径不是当前的最优路径FabricPath基于会话的MAC地址

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    1 云的兴起IaaS 【infrastructure as a service】 基础架构即服务 Amazon AWSSaaS 【software as a service】软件即服务 Salesforce.comPaaS platform as a service】平台即服务 google appp engine网络分发,自助服务,可衡量的服务,资源灵活调度,资源池化IaaS SaaS PaaS公有云,私有云,社区云,混合云云的 用户通过网络客户端访问CRM客户关系管理,电子邮件,虚拟桌面,统一通信,在线游戏PaaS平台即服务-- 软件业务运行的环境数据库,开发工具,web服务器,软件运行环境IaaS基础架构即服务-- 用户直接访问底层的资源 根据不同的业务数据的优先级有针对性的分配带宽、缓存等网络资源DCB(data center bridge)数据中心以太网标准集FCOE(fiber channel over ethernet)基于以太网的光纤存储网络3 网络准入云安全建设

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    (一)

    不论有多忙,也要抽空读点书。什么是?有一个很著名的公式  “程序=数据结构+”。 曾经跟朋友吃饭的时候我问他什么是,他说嘛,就是一套方,需要的时候拿过来,套用就可以,我吐槽他,他说的是小题的,不是编程的,从字面意义上解释,就是用于的方,通过该这种方可以达到预期的结果。目前,被广泛认可的专业定义是:是模型分析的一组可行的,确定的,有穷的规则。 和公式的关系 >=公式如果没有接触到编程,的确很容易将理解为数公式。 (的复杂性体现在运行该时的机所需资源的多少上,机资源最重要的是时间和空间(即寄存器)资源,因此复杂度分为时间和空间复杂度)。

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    机器中的距离

    我们可以定义曼哈顿距离的正式意义为L1-距离或城市区块距离,也就是在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。

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    (一)——统概论

    包括模型的假设空间、模型选择的准则及模型选择的,称为统的三要素,简称模型(model)、策略(strategy)和(algorithm)。 5.统的研究统的研究包括统创新)、统理论(效率及有效性)及统应用(解决问题)三个方面。 6.统的重要性统的重要性体现在三个方面:(1)统是处理海量数据的有效方。(2)统机智能化的有效手段。(3)统机发展的重要组成部分。 1.3 统三要素统的三要素为模型、策略和,它们关系为:统 = 模型 + 策略 + 。1.3.1 模型在监督过程中,模型是要的条件概率分布或决策函数。 1.3.3是指模型的具体。统基于训练数据集,根据策略,从假设空间中选取最优模型,然后考虑用什么求解最有模型。

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    】基础机器

    笔者邀请您,先思考:1 您熟悉那些?2 您应用那些机器?本篇内容主要是面向机器者,介绍常见的机器,当然,欢迎同行交流。 ? 本篇重点是机器的介绍,可以分为监督和无监督两大类。 ? 无监督很多,最近几年业界比较关注主题模型,LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型,它们主要是建模假设条件上存在差异。 俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮,无论是线性分类还是深度,都是单个模型单打独斗,有没有一种集百家之长的方,将模型处理数据的精度更进一步提升呢?当然,Model Ensembel就是解决这个问题。 介绍了这么多机器基础,说一说评价模型优劣的基本准则。

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    机器之PCA

    前言在机器中降维是我们经常需要用到的,在降维的众多方中PCA无疑是最经典的机器之一,最近准备撸一个人脸识别,也会频繁用到PCA,本文就带着大家一起来PCA。 前置内容要会PCA,首先需要了解矩阵分解。而矩阵分解又分为特征值分解和SVD(奇异值)分解,这两个的目的都是提取出一个矩阵最重要的特征。 考虑一下直接使用上面的公式来,我们可以一下的复杂度,我们将m*n的矩阵分解为的矩阵U,的矩阵和的矩阵,这个矩阵的复杂度大概是O(N^3)级别的,所以如果矩阵特别大的话,在求奇异值的时候需要耗费非常多的时间 如果r的取值远远小于n,从机内存的角度来说,右边三个矩阵的存储内存要远远小于矩阵A的。所以在奇异值分解中r的取值很重要,就是在精度和时间空间之间做权衡。 PCAPCA即(Principal Component Analysis)主成分分析,是机器种应用得最广泛的数据降维。PCA的思想是将原始n维的数据映射到k维上(k

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    如何OpenCV

    如何OpenCV 一:OpenCV三个阶段人工智能带火了机视觉的人才需求,作为机视觉应用开发框架OpenCV也越来越受到欢迎,市场需求大增,很多人听说了之后就迫不及待的想加入这波大军,这其中很多人他可能懂应用编程 ,于是他们就会抱怨OpenCV做的也太差了,压根不行啊,才发现做机视觉好难,其实是他们OpenCV的打开方式不对。 正确的打开方式应该是这样:首先基础,如何知道自己的图像处理与机视觉的基础如何呢,很简单如果你能正确回答下面的十个问题,那说明你还是有点图像处理基础的。 ,即可查看答案),我觉得暂时你应该先放下你的那些识别、检测的目标,而是老老实实的看视频课程或者图书、博客文章等,厘清这些基本概念,本人根据自己图像处理、机视觉与OpenCV亲身经历,总结一个路线图 结合本人的亲身实践和路径,建议在OpenCV 编程时搞清楚几点对更加有帮助1.API函数时查找相关论文,尝试阅读论文2.搞清楚到的每个相关数基础,尝试理解相关参数意义3.会看OpenCV

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    快速-系统详解(基于人口统的推荐)

    系统详解基于人口统的推荐??用户画像??

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    快速-系统详解(基于内容统的推荐)

    基于内容的推荐??相似度?基于内容的推荐?基于内容推荐系统的高层次结构?

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    笔记

    来源:http:t.cn8skZJe2基本数据结构和海量数据处理思想问题选编开源项目中的推荐阅读参考链接和网站----虐我千百遍,我待如初恋这里的内容是我过程的一些记录 把所有经典写一遍看有关源码加入社区,相互鼓励看经典书籍刷题基本数据结构和这些全部自己敲一遍:链表链表双向链表哈希表散列表 (Hash Table)散列函数碰撞解决字符串排序查找 Dijkstra:最短路径 (八卦下:Dijkstra是荷兰的机科家,提出”信号量和PV原语“,解决哲家就餐问题,”死锁“也是它提出来的)遗传启发式搜索图像特征提取之SIFT傅立叶变换 》 这本近千页的书只有6章,其中四章分别是排序,查找,图,字符串,足见介绍细致与分析基础》《引论》 告诉你如何创造 断货《Algorithm Design Manual》手册 首先介绍一些与有关的基础知识,然后阐述经典的思想和分析技术,主要涉及的技术是:分治策略、动态规划、贪心、回溯与分支限界等。每个视频都配有相应的讲义(pdf文件)以便阅读和复

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    】集成

    小编邀请您,先思考:1 集成是什么?2 如何用Python或者R实现集成?1 集成是什么?简单来说,集成是一种技术框架,其按照不同的思路来组合基础模型,从而达到其利断金的目的。 2 集成框架目前,有三种常见的集成框架:bagging,boosting和stacking。 国内,南京大的周志华教授对集成有很深入的研究,其在09年发表的一篇概述性论文《Ensemble Learning》https:cs.nju.edu.cnzhouzhzhouzh.filespublicationspringerEBR09 .pdf对这三种集成框架有了明确的定义,概括如下:  bagging:从训练集从进行子抽样组成每个基模型所需要的子训练集,对所有基模型预测的结果进行综合产生最终的预测结果:? 集成不再是单一模型进行预测,而是采用了“集思广益”的思想来更好地解决预测问题。

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    EM(三)

    显然这个数据是缺失的,如果数据完整的话,那么这个参数估起来很简单,用极大似然估就OK,但是这样的数据不完整的情况下,用极大似然估求参数是非常困难的,现在我们知道EM对于缺失数据是非常有利的,现在我们用 这里的M1表示在完全数据下的均值,u2的估值求与此相似.有兴趣的同可以用MATLAB这样的工具试一试,实验室的小伙伴试验后表示在u1,u2初始值都为1,迭代20次以后,最终都会收敛,u1=2.0016 改写似然函数之后,我们就可以考虑用EM来对模型进行参数估。在的E步中,需要求完全数据的对数似然函数的期望。假设在第t一1次迭代开始时,X已知,而Y是变量,对Y积分有:? 4:至于HMM隐马尔科夫模型,我也是正在,以后再专门一篇文章进行讲述总结:在写这一系列文章中,发现了EM当前存在的一些问题,但是自己的能力实在不行,比如尽管提到了使用N-R和aitken进行加速 通过近期对EM的研究,可以看出EM在处理数据缺失问题中优势明显,和原理简单,收敛稳定,适用性广,当然其也存在诸多缺点(比如收敛速度慢;E步、M步困难)等,但是相信随着更多的者对EM进行深入的研究

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    EM(二)

    在经过多次迭代之后,假如估序列围绕着0=0(*)上下小幅波动,就认为估序列收敛了。改进M步1:ECM针对EM的E步进行改进之后就会想到继续改进M步的惯上可以自然的把0分成S个子向量0=(01,02,03,,,,,0s)。然后在第8个CM步中,固定0其余的元素对以求函数Q的 极大化。这相当于用g(0)=(01,02,,,,,,0s)作为约束条件。 ,从而使EM加速:这样的话可以看出PX-EM的优点来:1:只要对EM基础小的修改,设比较简单2:充分利用有效信息拓展完全数据,估参数,保持了EM的单调收敛性,并且收敛速度快.EM作为处理不完全数据参数估问题的一种重要方迭代 【D】.长安 大,2006.杨基栋.EM理论及其应用【J1.安庆师范报:自然科版, 2009,15(4):30—35.【5】王爱平,张功营,刘方.EM研究与应用【J1.机技术与发展 EM在不完全数据参数估中的应用【J】.南京工程 报:自然科版,2009,6(4):9—12. EM原理与讲解 山东大论文

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    EM(一)

    EM是英文expectation-maximization的英文简写,翻译过来就是期望最大化,其实是一种根据求参的极大似然估的一种迭代的优化策略,EM可以广泛估是因为他可以从非完整的数据集中对于参数进行极大似然的估 ,这样的方对于处理残缺数据,截尾数据和一些带有噪声的数据来说是很有效的.在写这篇文章之前,我看了很多篇博客,了很多的知识,也参照了很多的资料,希望可以从EM的迭代优化理论和一般的步骤中出发,然后能够举一个例子来使我们理解这个 背景:极大似然估和贝叶斯统其实是作为现在的统领域中非常热门的领域了,其实来说他们的过程是有一定的相似成分的,比如极大似然函数估的方上跟贝叶斯的后验概率的是非常相似的,过统的我们知道 0(0)开始,然后在这两部之间进行交替,E表示期望,M表示最大化,该可以概括如下:1:E步,在给定的观测数据X和已经知道的参数条件下,求缺失数据Y的数期望,即上面的提到的对数似然函数的条件期望 :简单、收敛稳定是EM的最大优点,EM的简便性在上文中已经得到充足的认识,现在需要对其估得到的序列是不是达到了预期 的收敛要求,即EM的结果是不是能稳定收敛,以及收敛结果是不 是p

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