#coding=utf-8import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data #需要自己从网上下载Mnist数据集 mnist = input_data.read_data_sets("D:/MNIST", one_hot=False) learning_rate = 0.01 training_epochs

import numpy as np 第一步:原始值 X1 0.9 2.4 1.2 0.5 0.3 1.8 0.5 0.3 2.5 1.3 X2 1 2.6 1.7 0.7 0.7 1.4 0.6 0.6 2.6 1.1 第二步:计算平均值 =1.17,np.mean(x1)=1.1700000000000002 =1.3,  np.mean(x2)=1.3 第三步:X1 - ,X2 - ,得到如下表格 X11 0.9-=-0.27 2.4-=1.23 1.2-=0.03 0.5-=-0.67

书籍位置: /Users/baidu/Documents/Data/Interview/机器学习-数据挖掘/<机器学习_周志华.pdf> 一共442页.能不能这个周末先囫囵吞枣看完呢.哈哈哈. 当然了,我觉得Spark上面的实践其实是非常棒的.有另一个系列文章讨论了Spark. 还有另一篇读书笔记(Link)是关于<机器学习实战>.实战经验也很重要. P1 一般用模型指全局性结果(例如决策树),用模式指局部性结果(例如一条规则). P3 如果预测的是离散值,那就是分类-classi

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好

转载请标明出处http://www.cnblogs.com/haozhengfei/p/4db529fa9f4c042673c6dc8218251f6c.html SVD算法 1.1什么是SVD?    降维的两种方式:PCA(主成分分析)    SVD    SVD算法:矩阵奇异值分解算法,一种降维算法 1.2矩阵的深入理解    在一个线性空 间中,只要我们选定一组基,那么对于任何一个线性变换 ,都能够用一个确定的矩阵来加以描述, 就如同一个对象可能有多个引用名字不同,所以一组相似矩阵都是一

目录 k-means k-means API k-means对Instacart Market用户聚类 Kmeans性能评估指标 Kmeans性能评估指标API Kmeans总结 无监督学习,顾名思义,就是不受监督的学习,一种自由的学习方式.该学习方式不需要先验知识进行指导,而是不断地自我认知,自我巩固,最后进行自我归纳,在机器学习中,无监督学习可以被简单理解为不为训练集提供对应的类别标识(label),其与有监督学习的对比如下: 有监督学习(Supervised Learning). 在有监督

catalogue . 个人理解 . 基本使用 . MNIST(multiclass classification)入门 . 深入MNIST . 卷积神经网络:CIFAR- 数据集分类 . 单词的向量表示(Vector Representations of Words) . 循环神经网络(RNN).LSTM(Long-Short Term Memory, LSTM) . 用深度学习网络搭建一个聊天机器人 0. 个人理解 在学习的最开始,我在这里写一个个人对deep leanring和神经网络的粗

Going deeper with convolutions 原文链接 摘要 研究提出了一个名为"Inception"的深度卷积神经网结构,其目标是将分类.识别ILSVRC14数据集的技术水平提高一个层次.这一结构的主要特征是对网络内部计算资源的利用进行了优化.这一目标的实现是通过细致的设计,使得在保持计算消耗稳定不变的同时增加网络的宽度与深度 引言 在物体识别方面,最大的收获其实并不来自于深度网络或是大型模型的单独使用,而是来自深度结构和传统机器视觉的协同作用,比如R-CNN算法 此

http://blog.csdn.net/xiaojidan2011/article/details/11595869 非常清楚 核心部分解释:主成份用于降纬,通过线型变换,从高纬度映射到低纬度,其中映射后结果保持各纬度方差最大化及数据的不相关.p是线性变换的基,y是变换后结果.D是协方差矩阵.变换的目的是得到一组对角协方差矩阵. 根据对称矩阵性质,通过特征值及特征向量得出D的对角线和p.

在Spark2.0版本中(不是基于RDD API的MLlib),共有四种聚类方法:      (1)K-means      (2)Latent Dirichlet allocation (LDA)      (3)Bisecting k-means(二分k均值算法)      (4)Gaussian Mixture Model (GMM)       基于RDD API的MLLib中,共有六种聚类方法:      (1)K-means      (2)Gaussian mixture     

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好

主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:00:49 我今天讲PRML的第十二章,连续隐变量.既然有连续隐变量,一定也有离散隐变量,那么离散隐变量是什么?我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型.它有一个K维二值隐变量z,不仅只能取0-1两个值,而且K维中只能有1维为1.其他维必须为0,表示我们观察到的x属于K类中的哪一类.显然,这里的隐变量z就是个离散隐变量.不过我们容易想到,隐变量未必像kmeans或GMM这种聚类算法那样,非此

起源:PCA.特征提取.... 随着一些奇怪的高维数据出现,比如图像.语音,传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战. 数据维度过高,数据单调,噪声分布广,传统方法的“数值游戏”很难奏效.数据挖掘?已然挖不出有用的东西. 为了解决高维度的问题,出现的线性学习的PCA降维方法,PCA的数学理论确实无懈可击,但是却只对线性数据效果比较好. 于是,寻求简单的.自动的.智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究重点.比如LeCun在1998年CNN总结性论文中就概括了今后机器学习模型的基本架构. 当然

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho

作者:嫩芽33出处:http://www.cnblogs.com/nenya33/p/6801045.html 版权:本文版权归作者和博客园共有 转载:欢迎转载,但未经作者同意,必须保留此段声明:必须在文章中给出原文连接:否则必究法律责任 原始论文链接:http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.702.1120&rep=rep1&type=pdf 框架: CFAN是将深度网络(自编码网络)作为回归器,利用级联回归coa

import keras import matplotlib.pyplot as plt from keras.datasets import mnist (x_train, _), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.astype('float32') / 255 x_test = x_test.astype('float32') / 255 x_train = x_train.reshape(x_train.shape

最近几个月一直在和几个小伙伴做Deep Learning相关的事情.除了像tensorflow,gpu这些框架或工具之外,最大的收获是思路上的,Neural Network相当富余变化,发挥所想.根据手头的数据和问题去设计创新吧.今天聊一个Unsupervised Learning的NN:Autoencoder. Autoencoder的特点是:首先,数据中只有X,没有y:此外,输入和输出的nodes数量相同,可以把其定义为用神经网络对input data压缩.取精华后的重构.其结构图如下: 听

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>数组数字大小排序</title> </head> <body> <p>让数组按照升序降序排列</p> <p>这里写个数组 var array=[1,80,4,33,21,55];</p>

如果你现在想要购买一台VR头显,591ARVR资讯网www.591arvr.com的小编提醒大家可以等一等,在即将到来的年末促销中各种VR设备都将迎来大力度降价.目前北美市场的HTC Vive已经直降100美元,今天中国区也将公布优惠活动. 据悉,目前在北美市场原价为799美元的VR眼镜HTC Vive现在只需支付699美元即可买下,出现了迄今为止最低的价格.产品包括头显本身.两个SteamVR无线控制器.耳机和两个基站,用于追踪你的运动并实现房间规模VR体验.此外,HTC Vive的单眼分辨率

我知道,网站改版很是让人头疼.首先,这个过程需要很长时间还有大量工作要做,并且通常结果不会如你的预期.其次,改版确实有破坏之前为 SEO 所做努力的风险. 但不要因为通常网站改版带来排名下降就认为这是必然发生的.本指南,我们将着眼于采取一些步骤来确保让改版后的网站 SEO 情况更好,而非更糟. 在我们承诺开始网站改版之前,有一个问题你必须有一个明确的,肯定的的答案. 你的网站真的需要改版吗? 众所周知, 网页设计趋势变化很快, Web 2.0, 视差技术 , HTML 5 -不可能并且也没必要每

#pragma mark -- 数组排序方法(升序) - (void)arraySortASC{ //数组排序 //定义一个数字数组 NSArray *array = @[@(3),@(4),@(2),@(1)]; //对数组进行排序 NSArray *result = [array sortedArrayUsingComparator:^NSComparisonResult(id  _Nonnull obj1, id  _Nonnull obj2) { NSLog(@"%@~%@",