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典型相关分析 CCA

最近有小伙伴在问我一个数据分析的问题, 做毕设, 实证分析. 不知道改如何处理数据. 看了下设计的量表大致是这样的, 都是 5级的里克特量表, 大致分为两波, X, Y. 小伙伴认为就只有两个变量, ...

Mon Mar 30 04:55:00 CST 2020 0 1962
卷积神经网络 CNN BP算法推导

重点在对CNN的理解后, 理解对卷积层的的 梯度(导数) 推演. 回顾 CNN 首先是对神经网络, 前向, 后向的基本认识. 神经网络初步认识来看, 跟传统的 ML 理论的区别在于, 它更像一个 ...

Mon Feb 17 03:01:00 CST 2020 0 1991
HMM (隐马尔可夫) 推导 (下) - 参数估计 (EM)

HMM (隐马尔可夫) 推导 (下) - 参数估计 (EM) 回顾 HMM 上篇介绍了HMM这样的一种时序类模型, 即描述了一些观测现象的产生, 是由我们很难观测到的 "隐变量因子", 产生的, ...

Sun Dec 29 08:00:00 CST 2019 0 1132
BP算法完整推导 2.0 (上)

前面的笔记已经把 BP算法给推导了, 那4大公式, 核心就是 求偏导数的链式法则, 这篇, 再来跟着大佬来推一波, 目的是为了加深印象. 关于记忆这个话题, 心理学家,其实早已经给出了答案, 最好的记 ...

Sun Jan 26 06:42:00 CST 2020 0 1055
pyspark - 逻辑回归

是在整理文件时, 翻到的, 感觉是好久以前的代码了, 不过看了, 还是可以的. 起码注释还是蛮清晰的. 那时候我真的是妥妥的调包man.... 主要也是作为一个历史的笔记, 当然也作为 ...

Sat Mar 21 06:32:00 CST 2020 0 879
K-means 和 EM 比较

回顾 前几篇对 k-means 有过理解和写了一版伪代码, 因为思想比较非常朴素, 就是初始化几个中心点, 然后通过计算距离的方式, "物以类聚", 不断迭代中心点, 最后收敛, (中心点不变化) ...

Sun Dec 22 06:18:00 CST 2019 0 953
EM算法-完整推导

前篇已经对EM过程,举了扔硬币和高斯分布等案例来直观认识了, 目标是参数估计, 分为 E-step 和 M-step, 不断循环, 直到收敛则求出了近似的估计参数, 不多说了, 本篇不说栗子, 直接来 ...

Wed Dec 18 08:45:00 CST 2019 0 922
(补) HMM 求解参数-状态转移矩阵 A

昨天在看的时候, 才发现, HMM参数求解给忘了 状态转移矩阵A的求解, 我以为我做了...好气哦, 不多比比, 直接来. A 是状态转移矩阵, 表示在 已知前一个状态下, 求解后一个概率(写出来就 ...

Sat Jan 04 05:56:00 CST 2020 0 882
集成学习-Majority Voting

认识 集成学习(Ensemble Methods), 首先是一种思想, 而非某种模型, 是一种 "群体决策" 的思想, 即对某一特定问题, 用多个模型来进行训练. 像常见的单个模型, KNN, L ...

Sun Dec 08 05:24:00 CST 2019 0 249
BP算法完整推导 2.0 (下)

上篇主要阐述 BP算法的过程, 以及 推导的 4 大公式的结论, 现在呢要来逐步推导出这写公式的原理. 当理解到这一步, 就算真正理解 BP算法了. 也是先做一个简单的回顾一下, 不是很细, 重点在推 ...

Mon Jan 27 03:58:00 CST 2020 0 195

 
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