在数据分析挖掘过程中常用的聚类算法有1.K-Means聚类,2.K-中心点,3.系统聚类. 1.K-均值聚类在最小误差基础上将数据划分为预定的类数K(采用距离作为相似性的评价指标).每次都要遍历数据,所以大数据速度慢 2.k-中心点,不采用K-means中的平均值作为簇中心点,而是选中距离平均值最近 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-05-13 16:07:57
阅读次数：
556
求解非线性优化问题的有效手段 牛顿法：优点：收敛速度快 缺点：定步长迭代，有时会使函数值上升。计算量大，要求函数必须有连续的一、二阶偏导数，海森矩阵必须正定 拟牛顿法：在牛顿法的基础上加入了寻求最优步长因子 示例代码：求解目标函数的局部最小值 主函数： 目标函数： 运行结果： ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-13 13:49:49
阅读次数：
142
取至：机器学习算法原理与编程实践（郑捷） # -*- coding: utf-8 -*-# Filename : matrix05.pyimport operatorfrom numpy import * eps = 1.0e-6 # 误差量 # 矩阵的特征值和特征向量A = mat([[8,1,6 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-12 02:46:54
阅读次数：
130
卷积神经网络的训练过程 卷积神经网络的训练过程分为两个阶段。第一个阶段是数据由低层次向高层次传播的阶段，即前向传播阶段。另外一个阶段是，当前向传播得出的结果与预期不相符时，将误差从高层次向底层次进行传播训练的阶段，即反向传播阶段。训练过程如图4-1所示。训练过程为： 1、网络进行权值的初始化； 2、 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-09 15:01:44
阅读次数：
27061
后向传播指的是在训练的时候，根据最终输出的误差来调整倒数第二层、倒数第三层……第一层的参数的过程。 输出层权值调整： 隐藏层权值调整： 偏置的调整： 后向传播算法步骤 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-05-08 19:15:26
阅读次数：
150
一、介绍 AlexNet最后2个全连接层中使用了Dropout，因为全连接层容易过拟合，而卷积层不容易过拟合。 1.随机删除网络中的一些隐藏神经元，保持输入输出神经元不变； 2.将输入通过修改后的网络进行前向传播，然后将误差通过修改后的网络进行反向传播； 3.对于另外一批的训练样本，重复上述操作1 ...
分类：
Web程序 时间：
2018-05-05 14:20:32
阅读次数：
1372
线性回归时若数据不服从正态分布，会给线性回归的最小二乘估计系数的结果带来误差，所以需要对数据进行结构化转换。 常用数据转换方式为： P值比较 普通数据转化的局限性 对比Box-Cox变换公式和普通数据变换公式，发现Box-Cox只是在形式上又一定的改进。 确定λ的值 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-05 11:15:45
阅读次数：
231
原题戳这里 开始一小段时间的POJ计算几何练习计划（估计很快就会被恶心回去） 题解 用一条平行于y轴的扫描线，计算两条扫描线之间多少格子被覆盖了 精度可tm变态了，可能是因为题目要求的关系吧，需要上取整和下取整，可能有一点误差也给算进去了，精度掉的很大 看一下上一次的上边界是哪里，不要重复计算 代码 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-05 11:15:24
阅读次数：
145
1、NaN是一个特殊的数值，表示非数。 NaN不会与任何数值变量相等，即NaN == NaN 也返回false. 2、浮点数计算会产生一个误差。判断两个浮点数是否相等，通过判断两个浮点数的差值。只要差值小于一个足够小的数即可认为相等。 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-05-05 11:11:25
阅读次数：
125
