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价值:根据当前数据,对比历史数据,结合市场规律对具体业务问题进行纠正,指导以及预测。
numpy 早就用过了,但是长时间不用的话对其中的一些知识点又会忘记,又要去网上翻看各种博客,干脆自己把常用的一些东西记下来好了,以后忘了的话直接看自己写的笔记就行了
本篇主要介绍了机器学习与数据科学背后的数学技术十大应用之基础机器学习部分与降维部分。
线性代数与数据科学的关系就像罗宾与蝙蝠侠。这位数据科学忠实的伙伴经常会被大家所忽视,但实际上,它是数据科学主要领域--包括计算机视觉(CV)与自然语言处理(NLP)等热门领域的强力支撑。
合并是指将多个张量在某个维度上合并为一个张量,比如我们要将某学校所有的考试成绩单进行合并,张量A中记录了该学校1-4班的50名学生的9门科目的成绩,此时对应的shape就是[4,50,9],张量B记录了5-10班的成绩,此时的shape就是[6,50,9],我们合并这两个张量就能够得到该学校全部成绩的张量C为[10,50,9],此时张量合并的用处就得以体现了。
近年来,深度学习领域的进展与深度学习框架的开发同步进行。这些框架为自动微分和 GPU 加速提供了高级且高效的 API,从而可以利用相对较少和简单的代码实现极度复杂和强大的深度学习模型。
每天给你送来NLP技术干货! ---- ©作者 | Poll 来自 | PaperWeekly 在总结正则化(Regularization)之前,我们先谈一谈正则化是什么,为什么要正则化。 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛,其实正则化的本质很简单,就是对某一问题加以先验的限制或约束以达到某种特定目的的一种手段或操作。在算法中使用正则化的目的是防止模型出现过拟合。一提到正则化,很多同学可能马上会想到常用的 L1 范数和 L2 范数,在汇总之前,我们先看下 LP 范数是什么。 LP范数 范数简
特征锦囊:今天一起搞懂机器学习里的L1与L2正则化 今天我们来讲讲一个理论知识,也是老生常谈的内容,在模型开发相关岗位中出场率较高的,那就是L1与L2正则化了,这个看似简单却十分重要的概念,还是需要深
深度学习背后的核心有标量、向量、矩阵和张量这 4 种数据结构,可以通过使用这些数据结构,以编程的方式解决基本的线性代数问题
本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解,相信书中不懂的地方,你都可以在这里找打答案,建议配合书阅读本文
汉明距离的定义:两个等长字符串s1与s2之间的汉明距离定义为将其中一个变为另外一个所需要的最小替换次数。例如字符串“1111”与“1001”之间的汉明距离为2。 应用:信息编码(为了增强容错性,应使得编码间的最小汉明距离尽可能大)。
深度学习可能存在着数据 过拟合 问题,即存在 高方差。常见的解决方法有两个:一个是 正则化;另一个是 更多数据,更多数据 是一个非常可靠的方法,但是可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据,或者获取更多训练数据的成本很高,正则化 则没有这些问题,它通常有助于避免过拟合或减少网络误差。
前段时间准备情人节礼物,想到了能不能用过去所有的照片作为像素点,合成为一张合照。但是,我也没有处理这方面问题的经验,于是上网查找,果然找到了一个相关的代码(原网址实在找不到了,就不贴了)。花了一晚上的时间研究学习,最终实现了合成照片的功能,并学习了很多以前没有接触过的Python库,加以记录。
在做自然语言处理的过程中,现在智能对话比较火,例如智能客服,智能家电,智能音箱等,我们需要获取用户说话的意图,方便做出正确的回答,这里面就涉及到句子相似度计算的问题,那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
在机器学习项目中,你肯定要在代码中实现各种运算,其中必然要用到各种数学符号,因此,必须了解并熟知如何实现。
在《漫谈软件缺陷管理的实践》一文中,文章介绍了缺陷管理落地到实际工作中的一种形式。本文将分享其呈现效果的自动化实践方案。
对于机器学习问题,我们最常遇到的一个问题便是过拟合。在对已知的数据集合进行学习的时候,我们选择适应度最好的模型最为最终的结果。虽然我们选择的模型能够很好的解释训练数据集合,但却不一定能够很好的解释测试数据或者其他数据,也就是说这个模型过于精细的刻画了训练数据,对于测试数据或者其他新的数据泛化能力不强。
为了知道模块中可以调用哪些函数和类,我们调用 dir 函数。例如,我们可以(查询随机数生成模块中的所有属性:)
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写,字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖,这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算,Python的OpenCV库自然也不例外。
numpy下的linalg=linear+algebra,包含很多线性代数的运算,主要用法有以下几种:
NumPy 是Python数据分析必不可少的第三方库,NumPy 的出现一定程度上解决了Python运算性能不佳的问题,同时提供了更加精确的数据类型。如今,NumPy 被Python其它科学计算包作为基础包,已成为 Python 数据分析的基础,可以说 NumPy 就是SciPy、Pandas等数据处理或科学计算库最基本的函数功能库。
.但是 Ng 常常胜省略不写,因为 W 已经是一个高维参数矢量,已经可以表达高偏差问题.
欧式距离是最常见的一种距离度量方式,欧氏距离(Euclidean Distance)也称欧几里得距离,指在多维空间中两个点之间的绝对距离。这个距离基于我们熟悉的勾股定理,也就是求解三角形的斜边。简单的来说,欧氏距离就是两点之间的实际距离。
最近,巴黎高等师范学院的博士生Hadrien Jean,整理了关于深度学习“花书”的一套笔记,还有幸在推特上被Ian Goodfellow老师翻了牌。
在日常做CV的过程中,慢慢的就得去琢磨怎么使用一些直观的方式来展现数据,甚至来展现一些图片的区别。在Python中,我们经常会用到matplotlib这个2D绘图库来绘制图形。在matplotlib能够绘制的种类很多,在这篇文章中,我会通过绘制直方图来去展现一些常用的绘图技巧和方式。写很长的东西不一定专业,只能帮助你对一个概念有一个快速入门,知识体系能稍微系统一点而已。抛砖引玉,大家共同学习。
这里忽略了常数项b。为了让z不会过大或者过小,思路是让w与n有关,且n越大,w应该越小才好。这样能够保证z不会过大。一种方法是在初始化w时,令其方差为
如果怀疑神经网络过度拟合了数据,即存在高方差问题那么最先想到的方法可能就是正则化,另一个解决高方差的方法就是准备更多数据,这也是非常可靠的办法,但你可能无法时时准备足够多的训练数据或者获取数据的成本很高。
余弦相似度是利用两个向量之间的夹角的余弦值来衡量两个向量之间的相似度,这个值的范围在-1到1之间。
大数据文摘作品,转载要求见文末 翻译 | 张静,狗小白 马卓群 校对 | 海抒 后期 | 郭丽(终结者字幕) 后台回复“字幕组”加入我们! 人工智能中的数学概念一网打尽!欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”,本视频是该系列的第三集,讲解与向量、矩阵等相关的概念,以及在机器学习中的运作机理。后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进,陆续汉化推出喔! 全部课表详见: https://github.com/llSourcell/The_Math_
距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作的,以及我们可以从哪些测量中进行选择。
来源:DeepHub IMBA本文约1700字,建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础,包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果,因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此,我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前,我们需要了解距离测量是如何工作的,以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
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如果一个向量v是方阵A的特征向量,则将其可以表示为Av=λv。λ被称为特征向量v对应的特征值。
最近在看《机器学习实战》这本书,因为自己本身很想深入的了解机器学习算法,加之想学python,就在朋友的推荐之下选择了这本书进行学习,在写这篇文章之前对FCM有过一定的了解,所以对K均值算法有一种莫名的亲切感,言归正传,今天我和大家一起来学习K-均值聚类算法。
Am×n=UΣVTUUT=ImVVT=InΣ=diag(σ1,σ2,...,σp)σ1≥σ2≥...≥σp≥0p=min(m,n)A_{m \times n} = U \Sigma V^T\\ UU^T=I_m\\ VV^T=I_n\\ \Sigma=diag(\sigma_1,\sigma_2,...,\sigma_p) \\ \sigma_1\ge \sigma_2 \ge...\ge\sigma_p \ge0\\ p=\min(m,n)Am×n=UΣVTUUT=ImVVT=InΣ=diag(σ1,σ2,...,σp)σ1≥σ2≥...≥σp≥0p=min(m,n)
Python包括以下三角函数: 函数 描述 acos(x) 返回x的反余弦弧度值。 asin(x) 返回x的反正弦弧度值。 atan(x) 返回x的反正切弧度值。 atan2(y, x) 返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值。 cos(x) 返回x的弧度的余弦值。 hypot(x, y) 返回欧几里德范数 sqrt(x*x + y*y)。 sin(x) 返回的x弧度的正弦值。 tan(x) 返回x弧度的正切值。 degrees(x) 将弧度转换为角度,如degrees(math.pi/2) , 返回90
其中较大的阈值2用于检测图像中明显的边缘,但一般情况下检测的效果不会那么完美,边缘检测出来是断断续续的。所以这时候用较小的第一个阈值用于将这些间断的边缘连接起来。
机器学习和数据分析变得越来越重要,但在学习和实践过程中,常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼,今天我们从数学公式的角度上了解下,用 python 实现的方式方法。
7.杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient)
多加一个括号,结果都是一致的,都是表示二维张量,张量形状都是(4,9),所以二维有两种写法,但再加一层括号,形状就变成了(1,4,9)三维,判断维数技巧:最外面的括号去掉开始数,比如:
NumPy 提供了丰富的线性代数操作功能,包括矩阵乘法、行列式计算、特征值和特征向量等。这些功能使得 NumPy 成为科学计算和数据分析领域的重要工具。在本篇博客中,我们将深入介绍 NumPy 中的线性代数操作,并通过实例演示如何应用这些功能。
Numpy是用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多,本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展,其余的扩展都是以此为基础。
首先归一化是为了后面数据处理的方便,其次是保证程序运行时收敛加快。归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在某个区间上是统计的坐标分布。归一化有同一、统一和合一的意思。
机器学习中的基本数学知识 注:本文的代码是使用Python 3写的。 机器学习中的基本数学知识 线性代数(linear algebra) 第一公式 矩阵的操作 换位(transpose) 矩阵乘法 矩阵的各种乘积 内积 外积 元素积(element-wise product/point-wise product/Hadamard product 加 低等数学 几何 范数(norm) 拉格朗日乘子法和KKT条件 微分(differential) 表示形式 法则 常见导数公式 统计学/概率论 信息论
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