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FM模型（隐向量特征交叉） 使用内积代替了单一的权重系数。二次项的复杂度为kn，k为隐向量的维度。FM的核心在于特征组合，以此来减少人工参与特征组合工作。对于FM，其优势有三点：1、FM能处理数据高度稀疏的场景，SVM则不能。 2、FM具有线性时间复杂度，而SVM依赖于support vector。 3、FM能够在任意的实数特征向量中生效。FFM模型（引入了特征域）二次项的复杂度为kn^2，...
2021-08-03 00:01:02
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原创 LeetCode数组、字符串
排列问题46. 全排列题意：给定一个不含重复数字的数组nums，返回其所有可能的全排列。你可以按任意顺序返回答案。题解：回溯法可以看做是有n个排列成一行的空格，我们需要从左往右依此填入题目给定的n个数，每个数只能使用一次。因此，可以从左往右每一个位置都依此尝试填入一个数，看能不能填完这 n 个空格。定义回溯函数为trace_back(cur, ind)，分别表示当前排列和填到了第ind个位置。class Solution: def permute(s...
2021-07-21 00:11:42
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原创 机器学习、深度学习、强化学习
深度学习无约束优化问题的优化方法有哪些？ 1、直接法 2、迭代法 2.1 一阶法（梯度下降法）2.2 二阶法（牛顿法）L1正则化使得模型参数具有稀疏性（0比较多）的原理是什么？强化学习1、强化学习和监督学习以及非监督学习的区别监督学习是使用已经标记好的数据样本，做训练来预测新的数据的类型（分类）或者值（回归）...
2021-07-09 16:01:00
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原创 K-means算法 python实现
import numpy as npdef dis(x, y): return np.sqrt(np.sum(np.power(x - y, 2)))def k_means(x, k=3, epochs=100, delta=1e-3): indices = np.random.randint(0, len(x), size=k) # 随机选择k个样本点作为中心 centers = x[indices] res = [] for i in ra.
2021-06-21 00:05:13
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原创 torch.distributions.categorical(probs)
class torch.distributions.categorical(probs)其作用是创建以参数probs为标准的类别分布，样本是来自“0，...，K-1”的整数，K是probs参数的长度。也就是说，按照probs的概率，在相应的位置进行采样，采样返回的是该位置的整数索引。如果probs是长度为K的一维列表，则每个元素是对该索引处的类进行采样的相对概率。如果probs是二维的，它被视为一批概率向量例如：probs = torch.FloatTensor([0.9,0.2])
2020-05-23 13:27:47
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原创 批量重命名图片（python）
import osclass BatchReName(): def __init__(self): self.path = '/home/video_map/2.3/' def rename(self): filelist = os.listdir(self.path) filelist.sort() #对现有的图片排序 ...
2020-03-05 22:27:57
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原创 if 语句
if test_data: n_test = len(test_data)该语句的意思就是当test_data不是None时，执行冒号后面的语句，即n_test = len(test_data)
2019-02-24 16:36:22
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原创 RuntimeError: Attempted to use a closed Session.
使用TensorFlow时报错：RuntimeError: Attempted to use a closed Session.原因是session框架中缩进有问题python代码如何整体移动：选中代码，按下“Tab”键即可整体右移 选择代码，按下“Shift+Tab”键即可整体左移参考博客： https://blog.csdn.net/jiaoyangwm/article/det...
2019-02-24 16:36:10
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原创 理解if __name__ == '__main__':
if __name__ == '__main__':的作用是1、在.py文件直接运行时，if __name__ == '__main__':之下的代码块会直接运行 2、.py文件作为模块被导入时，if __name__ == '__main__':之下的代码块不运行。注意：'__'为双划线参考：https://blog.csdn.net/yjk13703623757/articl...
2019-01-31 09:23:26
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原创 TensorFlow实现VGGNet
VGGNet探索了卷积神经网络的深度和性能之间的关系，通过反复堆叠3*3的小型卷积核和2*2的最大池化层，VGGNet成功构筑了16~19层深的卷积神经网络。VGGNet全部使用了3*3的卷积核与2*2的池化核，通过不断加深网络结构来提升性能。在有些卷积组中出现了多个卷积层的堆叠，2个3*3的卷积层叠加等价于一个5*5的卷积核的效果；3个3*3的卷积层叠加等价于一个7*7的卷积核，而且参数...
2018-12-13 11:19:11
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原创 tf.get_variable()与tf.Variable()的区别
tf.get_variable( name, shape=None, dtype=None, initializer=None, regularizer=None, trainable=None, collections=None, caching_device=None, partitioner=None, val...
2018-12-12 11:25:38
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空空如也
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