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RSS订阅转载 决策树概述和实现
这两天学习了决策树，并看到了一篇写得很详细的博客,总结如下。1. 信息增益和熵 信息增益是选择最佳属性常用且容易上手的方法之一。它使用另一种叫做熵的属性计算出来。 熵是物理学和数学中的概念，指系统的随机性或混乱度。在信息论中，它指的是一组样本的混乱度。 我们通过一个例子来说明：你有两个装满巧克力的袋子。巧克力有红的也有蓝的。你想通过计算巧克力的数量来测量袋子的熵。所以你坐...
2018-05-09 22:57:20
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转载 奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用
今天看了一篇介绍奇异值分解的详解博客，介绍的非常好特此转载。 奇异值分解(Singular Value Decomposition，以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域。是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。1. 回...
2018-05-07 20:54:24
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转载 蒙特卡洛与围棋
今天看到头条上有位网友提出了一个蒙特卡洛和围棋的问题，以为大佬的回答我觉得很有意思，特摘抄与此。蒙特卡洛算法是20世纪十大最伟大的算法，阿法狗就采用了蒙特卡洛算法。蒙特卡洛树不是一种算法，蒙特卡洛才是一种算法。 先来个动态图感受下蒙特卡洛树: 在五子棋中，因为每一步的选择点并不多，以当前电脑的计算力可以用穷举找到最佳下法。“围棋共有361个点，按照沈括的估计方法，每个点有三种状...
2018-05-02 21:44:59
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转载 反向传播
看了一个对反向传播讲解很详细的博客，遂决定整理总结一下。 反向传播的本质就是导数中的连式法则： 该定理的详细解释在高数导数内容中，这里就不论述了。下面将借助一个全连接神经网络解释反向传播。 如上图所示，该神经网络由输入层、隐藏层、输出层构成，三层神经网络，单元数分别为3、4和3。假设给了m个训练样本，第i个输入输出对表示为： 其中，x和y是3维向量。对于输入x，我们把g称作神经...
2018-05-02 15:48:36
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转载 Q-learning
学习增强学习有段时间了，也接触了Ｑ－learning了。但对此理解不是很透彻，知道看到头条文章对一篇ｐｏｓｔ翻译文才对此有了较深的理解，特此copy，望见谅。目录：故事案例Ｑ-table简介Q-learning 算法：学习动作值函数（action value function）Q-learning 算法流程Q-learning 算法的伪代码故事案例：骑士和公主假设你是一名骑士，并且你需要拯救上面的...
2018-04-26 20:53:23
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转载 深度学习中的正则化
在训练深度框架时会出现训练集表现优秀，但测试集却很差。此时很可能出现过拟合了，解决过拟合问题一般采取一些正则化步骤。本文中，我们将详细介绍几种常用的正则化方法，本文是基于该文章总结的。目录１． 什么是正则化２. 正则化和过拟合３． 深度学习中的正则化 Ｌ1和Ｌ２正则化Ｄropout数据增强早停法１．什么是正则化如上图所示，刚开始的时候，模型还不能很好地拟合所有数据点，即无法反映数据分布，这时它是欠...
2018-04-26 20:53:13
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原创 Ubuntu14.04 Indigo-desktop-full reinstall problem
今天对 sudo apt-get upgrade后，系统就出现了很多问提，开始FindEigen.cmake 找不到，我翻墙找了很多解决办法，试了很多方法。开始是因为版本问题，我才意识到cmake命令也被升级了，我又找到网上将cmake重新安装成cmake2.8.12.2版本（开始是cmake3.3版本），安装完成后，还是没找FindEigen.cmake，后来通过locate FindEigen
2018-01-07 20:32:42
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原创 kinect v2 + gpd + ubuntu 14.04.5
花了很多时间把kinect v2 在我的Ubuntu14.04.5系统上加入到 gpd(grasp pose detector，美国西北大学的一个手臂抓取算法)，该算法是《High precision grasp pose detection in dense clutter》的代码。详细介绍参考https://github.com/atenpas/gpd。这里介绍将Kinect v2参考
2017-12-08 10:19:54
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空空如也
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