github:代碼實現 本文算法均使用python3實現 1 KNN KNN(k-nearest neighbor, k近鄰法),故名思議,是根據最近的 $ k $ 個鄰居來判斷未知點屬於哪個類別。《統計學習方法》中對其定義為: 給定一個訓練數據集,對新的輸入實例,在訓練數據集 ...
github:PCA代碼實現 PCA應用 本文算法均使用python 實現 . 數據降維 在實際生產生活中,我們所獲得的數據集在特征上往往具有很高的維度,對高維度的數據進行處理時消耗的時間很大,並且過多的特征變量也會妨礙查找規律的建立。如何在最大程度上保留數據集的信息量的前提下進行數據維度的降低,是我們需要解決的問題。 對數據進行降維有以下優點: 使得數據集更易使用 降低很多算法的計算開銷 去除噪 ...
2018-06-08 20:00 0 16835 推薦指數:
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github:kmeans代碼實現1、kmeans代碼實現2(包含二分k-means) 本文算法均使用python3實現 1 聚類算法 對於"監督學習"(supervised learning),其訓練樣本是帶有標記信息的,並且監督學習的目的是:對帶有標記的數據集進行模型學習,從而便於 ...
。 三、 理論推導 此處依照我個人理解所寫,錯誤之處歡迎指出 K-means核心操作 ...
Meta Learning--MAML算法理解 以下為對MAML算法的理解:(MAML的目的是:learning good weight initalizations) 上面MAML對應的算法,步驟4-7對應的李弘毅老師《深度學習》圖中的子任務的第一步(如a),步驟8對應圖中的第二步 ...
Bresenham 聲明:本博客作者與此博客https://blog.csdn.net/cjw_soledad/article/details/78886117相同,因“博客搬家”功能效果不好,不得不重新發布 bresenham算法是計算機圖形學中為了“顯示器(屏幕或打印機)系由像素構成 ...
RSA加密算法是最常用的非對稱加密算法,CFCA在證書服務中離不了它。但是有不少新來的同事對它不太了解,恰好看到一本書中作者用實例對它進行了簡化而生動的描述,使得高深的數學理論能夠被容易地理解。我們經過整理和改寫特別推薦給大家閱讀,希望能夠對時間緊張但是又想了解它的同事有所幫助。 RSA ...
SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 尺度不變特征轉換(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一種電腦視覺的算法用來偵測與描述影像中的局部性特征,它在空間尺度中尋找極值點,並提取出其位置、尺度、旋轉不變量,此算法 ...
全文參考《機器學習》-周志華中的5.3節-誤差逆傳播算法;整體思路一致,敘述方式有所不同; 使用如上圖所示的三層網絡來講述反向傳播算法; 首先需要明確一些概念, 假設數據集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n ...