K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准则函数作为 ...
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2018-04-05 21:01:40
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说到ML中Boosting和Bagging，他们属于的是ML中的集成学习，集成学习法（Ensemble Learning） ① 将多个分类方法聚集在一起。以提高分类的准确率。 （这些算法能够是不同的算法，也能够是同样的算法。） ② 集成学习法由训练数据构建一组基分类器，然后通过对每一个基分类器的预測 ...
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2018-04-05 14:28:43
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解决地图过大时物体旋转时抖动问题 在大地图中物体旋转抖动是因为物体距离世界原点过远，因为float精度不足造成角度计算误差，因此需要把世界原点设置到摄像机附近或者跟随移动。 http://api.unrealengine.com/CHN/Engine/LevelStreaming/WorldBrow ...
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2018-04-04 23:38:19
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[DeeplearningAI笔记]ML strategy_1_1正交化/单一数字评估指标 [DeeplearningAI笔记]ML strategy_1_2开发测试集评价指标 [DeeplearningAI笔记]ML strategy_1_3可避免误差与改善模型方法 [DeeplearningAI ...
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2018-04-04 18:06:26
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摘要 最近在学习 ng 的神经网络入门。先记录一笔，一些概念 CNN( conventional Neual Network) 卷积神经网络 RNN(Recurrent neural network) 递归神经网络 误差函数 logistic regression 求导 正向传播、反向传播 单层神经 ...
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2018-04-04 16:09:47
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今天手残，碰了一道leetcode HARD难度题目，果然来着不善，花了不少时间，题目很简单，求平面内一些离散点中，最大共线点的数量。最直接的思路就是通过斜率判断，但是考虑到斜率很可能是小数，比较小数的大小会有误差，因此我们不做除法，取横纵坐标差值的最大公约数，然后横纵坐标分别除以最大公约数即可，这 ...
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2018-04-03 23:44:22
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提前终止 在对模型进行训练时，我们可以将我们的数据集分为三个部分，训练集、验证集、测试集。我们在训练的过程中，可以每隔一定量的step，使用验证集对训练的模型进行预测，一般来说，模型在训练集和验证集的损失变化如下图所示： 可以看出，模型在验证集上的误差在一开始是随着训练集的误差的下降而下降的。当超过 ...
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2018-04-02 18:06:27
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来自：某小皮 最优化函数库Optimization 优化是找到最小值或等式的数值解的问题。scipy.optimization子模块提供函数最小值，曲线拟合和寻找等式的跟的有用算法。 最小二乘拟合 假设有一组实验数据（xi, yi），事先知道它们之间应该满足某函数关系yi = f(xi)，通过这些已 ...
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2018-04-02 10:08:40
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BP算法 基本思想：学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。（这一步体现在propagate()函数） 数学工具：微积分的链式求导法则。（这一步体现在propagate()函数中第34行） 求解最小化成本函数(cost function)：梯度下降法。（这一步体现在optimize() ...
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2018-04-01 22:00:42
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###最小二乘法试验### #error是自定义计算误差的函数，k,b也就是p0是计算初始化值，args是error其余的参数，该函数返回2个值，第一个是k,b的值 import numpy as np from scipy.optimize import leastsq ###采样点(Xi,Yi)... ...
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2018-03-31 21:31:17
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