计算机顾名思义就是可以做数学计算的机器，因此，计算机程序理所当然地可以处理各种数值。但是，计算机能处理的远不止数值，还可以处理文本、图形、音频、视频、网页等各种各样的数据，不同的数据，需要定义不同的数据类型。在Python中，能够直接处理的数据类型有以下几种： 一、整数 : 二、浮点数 浮点数也就是 ...
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2018-04-29 22:06:10
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一、线性回归算法的简介 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y = w'x+e，e为误差服从均值为0的正态分布。 回归分析中，只包括一个自变量和一个因变量，且二者的关系可用一条直线近似表示，这种回归分析称为一元线 ...
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2018-04-29 22:05:37
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反向传播 如何让多层神经网络学习呢？我们已了解了使用梯度下降来更新权重，反向传播算法则是它的一个延伸。以一个两层神经网络为例，可以使用链式法则计算输入层-隐藏层间权重的误差。 要使用梯度下降法更新隐藏层的权重，你需要知道各隐藏层节点的误差对最终输出的影响。每层的输出是由两层间的权重决定的，两层之间产 ...
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2018-04-27 18:07:13
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又到了一节很重要的课，因为这个学习理论是从统计角度为机器学习算法提供了一个理论基础。 学习理论 问题背景 先回顾一下我们第一节课提到的机器学习的组成： 第一节课只是简单的提了一下，现在我们要真正来分析这张图了。首先机器学习的最终目的就是得到真正的映射f，但是f我们无法得到，所以拿一个g去拟合。这是什 ...
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2018-04-27 02:45:30
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1. 基本形式 f(æ) = ω1 X1 + ω2 X2 十...+ωdXd + b , 2.线性回归 均方误差有非常好的几何意义--它对应了常用的欧几里得距离或简称"欧 氏距离" (Euclidean distance). 基于均方误差最小化来进行模型求解的方法称为"最小二乘法" (least s ...
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2018-04-26 12:05:17
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数据压缩的性能指标 压缩比： 越大越好 压缩质量 无损压缩 有损压缩 主观评分 客观尺度 均方误差 峰值信噪比 压缩速度和解压缩速度 大多数15 全动态25-30 在电话线上传送视频，因受线路传输的限制，帧率要求没有那么高，但也要求达到每秒5帧以上 数据冗余类型 空间冗余 时间冗余 信息熵冗余 视觉 ...
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2018-04-24 00:24:42
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问题：求 0-N 内素数的个数。 预备知识 阶段一 注意：在第10行中的for循环内，使用的是 j * j <= i ，而不是 j <= sqrt(i)。原因：第一：sqrt是用来处理浮点数的，而浮点数的计算速度远远慢于integer。第二，函数调用也会造成时间的浪费。第三：浮点数的存储误差可能引出 ...
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2018-04-22 18:14:16
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线性学习中最基础的回归之一，本文从线性回归的数学假设，公式推导，模型算法以及实际代码运行几方面对这一回归进行全面的剖析~ 一：线性回归的数学假设 1.假设输入的X和Y是线性关系，预测的y与X通过线性方程建立机器学习模型 2.输入的Y和X之间满足方程Y=X+e,e是误差项，噪音项，假设e是独立同分布的 ...
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2018-04-17 23:45:55
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Wordcloud各参数含义 Python(wordcloud+jieba)生成中文词云图 ...
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2018-04-14 21:01:59
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sklearn集成方法 集成方法的目的是结合一些基于某些算法训练得到的基学习器来改进其泛化能力和鲁棒性(相对单个的基学习器而言)主流的两种做法分别是： bagging 基本思想 独立的训练一些基学习器(一般倾向于强大而复杂的模型比如完全生长的决策树)，然后综合他们的预测结果，通常集成模型的效果会优于 ...
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2018-04-14 11:15:59
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