ref: 深度学习基础介绍 机器学习19 神经网络NN算法 设计神经网络结构 比如：特征值A可能取三个值（a0, a1, a2），可以使用3个输入单元来代表A 如果 A=a0，那么代表 a0 的单元值就取1，其他取0； 如果 A=a1，那么代表 a1 的单元值就取1，其他取0，以此类推 对于分类问题 ...
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2019-11-01 20:33:11
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目的 求一个实对称矩阵的所有特征值和特征向量。 前置知识 对于一个实对称矩阵$A$，必存在对角阵$D$和正交阵$U$满足$$D=U^TAU$$$D$的对角线元素为$A$的特征值，$U$的列向量为$A$的特征向量。 定义$n$阶旋转矩阵$$G(p,q,\theta)= \begin{bmatrix} ...
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2019-10-27 22:38:50
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采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 KNN 工作原理 1.假设有一个带有标签的样本数据集（训练样本集），其中包含每条数据与所属分类的对应关系。 2.输入没有标签的新数据后，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较。 计算新数据与样本数据集中每条数据的距离。 对求得的所有距离进行排序 ...
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2019-10-23 22:20:41
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LibreOJ β Round ZQC 的树列 考虑原序列中的所有子序列中，美观值最大的一定是原序列。 那么这些子序列美观度与原序列相同的充要条件是包含每个最值点。 由于我们要构造一个特征值为$k$的序列。其实只用$0, 1, 2$三种元素就能构造。构造的序列一定是一段0(，一段1)，一段2(，一段 ...
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2019-10-23 16:43:28
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它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较 如何利用Python绘制箱型图 需要的import的包 该函数是绘制多箱型图，且数据长度不一致的情况，input_dict = {filename1:[a1,a2,...,an],filename2:[b1,b2,...,bn].. ...
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2019-10-22 15:34:17
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0 - 特征值分解（EVD） 奇异值分解之前需要用到特征值分解，回顾一下特征值分解。 假设$A_{m \times m}$是一个是对称矩阵（$A=A^T$），则可以被分解为如下形式， $$A_{m\times m}=Q_{m\times m}\Sigma_{m\times m} Q_{m\times ...
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2019-10-20 16:04:22
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一、使用logistic回归来进行车辆的识别 给一张灰度值的照片（50*50=2500像素），则二次特征值将会有约300万个，此时若使用logistic回归进行预测，计算量会很大。 二、神经网络算法 神经网络算法的出现是为了模拟大脑，下图为单一神经元的示意： 激活函数=非线性函数g(z) θ为模型的 ...
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2019-10-10 11:31:20
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基本概念： 根据样本个体之间的相似度 支持度support 置信度confident 示例：如果一个人买了商品X，那么他很有可能购买商品Y （本例有两个特征值0和1，表示是否购买） 过程思路： 1、在numpy中加载数据集 numpy是二维数组，看上去像一张表。 数组的每一项为个体的某项特征值。 数 ...
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2019-10-08 22:08:01
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Decision Tree RegressionDecision Tree Intuition有两种决策树模型，一种是Classification另一种是Regression，两种决策树原理不同，这次主要学的是后者。说的简单通俗一些，Decision Tree就是将数据切根据特征值切分成不同的区域，... ...
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2019-10-07 21:23:31
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在数学中，矩阵的“谱半径”是指其特征值的模集合的上确界。换言之，对于给定的 n 个复数空间的特征值 { , }，它们的模为实部与虚部的平方和的开方，而“谱半径”就是最大模。 现在给定一些复数空间的特征值，请你计算并输出这些特征值的谱半径。 输入格式： 输入第一行给出正整数 N（≤ 10 000）是输 ...
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2019-10-04 23:08:25
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