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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...

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  • 人工神经网络(ANN)

            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...

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  • 基于协同过滤(CF)算法的推荐系统

             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...

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  • 卷积神经网络(CNN)

            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...

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  • 浅谈机器学习-分类和聚类的区别

            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...

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  • 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。

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  • 朴素贝叶斯算法

            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...

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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...

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  • Python爬虫--爬取豆瓣 TOP250 电影排行榜

    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。

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  • Hexo博客搭建

            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!...

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  • Python判断离散数学的合式公式

            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…..?),...

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  • OJ刷题-while(scanf("%d",&n)!=EOF)

            “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...

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  • python+离散数学→逻辑演算

            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...

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  • 数据集的划分--训练集、验证集和测试集

            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。

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  • 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(S...

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  • K-means算法及python实现

            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 Cl...

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  • KNN算法及python实现

            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...

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  • 推荐系统之矩阵分解(MF)及其python实现

            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...

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  • 第一次测试题总结

    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。

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