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RSS订阅原创 KNN 和 K-Means算法比较
KNN 和 K-Means算法比较-K-MeansKNN学习策略无监督学习监督学习功能用于聚类用于分类和回归k的含义“K”是算法聚类的类别数特征空间中k个最邻近的样本中大多数属于某一类别，则该样本就属于某一类别应用通常用于人口统计学，市场细分，社交媒体等已知数据的分类和回归算法步骤1）任意选择k个观测值，向量空间中的每个点都分配给最...
2019-07-27 21:00:59
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原创 排序算法————快排
快速排序我们知道，快速排序的平均时间复杂度为o(nlog(n))，就时间复杂度来讲，与堆排序是一致的，但是为什么代码实现中一般使用较多的是快速排序呢？原因如下：1）对于快速排序来说，数据都是顺序访问，而对于堆排序来说，数据是跳着访问的，这样对CPU缓存不友好。2）堆排序的第一步是建堆，建堆的过程会打乱数据原有的相对先后顺序，导致原数据的有序度降低。快速排序代码如下：void quick_...
2019-07-27 00:33:47
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原创 排序算法———堆排序
堆排序首先，我们需要知道数据结构中堆的基本概念：堆排序分为大堆和小堆，大堆的父节点大于子节点（堆顶为最大值），同理小堆的父节点小于子节点（堆顶为最小值）。其次，我们再来了解下内存中堆的概念：堆区内存的使用特点是不连续，在c/c++中是要手动进行动态分配和释放的。手动进行分配了一定要记得释放，不然就会造成内存泄漏时间一长，程序就崩了。（题外话，推荐一个检查内存泄漏的工具 VLD）最后，回到重点...
2019-07-26 23:59:35
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原创 隐马尔可夫模型（hidden Markov model, HMM）
注：参考李航统计学习方法。 该模型是可用于标注问题的统计学习模型，描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程，属于生成模型（建立样本的概率密度模型）。另外提下判别式模型是对条件概率建模。隐马尔可夫模型的定义隐马尔可夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个观测而产生观测随机序列的过程。隐马尔可夫模型作了两个基本假设：(...
2018-06-30 21:14:26
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原创 CMake 编译 ‘‘error in configuration process project files may be invalid”
出错时提示如下：No CMAKE_C_COMPILER could be foundNo CMAKE_CXX_COMPILER could be found出现这个问题是因为我使用的VS 2013的安装路径含中文。卸载VS2013重新安装时路径不要选择中文就可以解决这个问题。...
2018-06-15 18:43:31
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原创 图像与TFRecord格式相互转换
最近用到图像转成TFRecord格式，记录一下： 代码如下：import osimport tensorflow as tftfrecordfilename = ('traindata.tfrecords-%.3d'% recordfilenum)writer = tf.python_io.TFRecordWriter(filepath+tfrecordfilename) #file...
2018-06-09 21:37:52
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原创 机器学习笔记（模型的评估与选择）
1. 评估方法由于实际训练中无法直接获得泛化误差，而训练误差又由于过拟合现象的存在而不适合作为标准。因此在周志华的机器学习课本中写到以下几种评估方法。1.1 留出法简而言之就是将数据集划分为训练集(70%)和测试集(30%)，但是要注意以下几点 ：训练/测试集的划分要尽可能保持数据分布的一致性，避免因数据的划分过程引入额外的偏差而对最终结果产生影响（在广告预测中，假设样本数据的用...
2018-06-09 15:21:03
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原创 tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized val
bug的详细信息：tensorflow.python.framework.errors_impl.FailedPreconditionError: Attempting to use uninitialized value Variable [[Node: save/SaveV2 = SaveV2[dtypes=[DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLO...
2018-05-24 20:38:18
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原创 训练神经网络失败的原因（下）
上半部分 原文链接4. 没有正则化正则化典型的就是dropout、加噪声等。即使数据量很大或者你觉得网络不可能出现过拟合，但是对网络进行正则化还是很有必要的dropout 通常从设定参数为0.75或0.9开始，根据你认为网络出现过拟合的可能性来调整这个参数。另外，如果你确定这个网络不会出现过拟合，那么可以将参数设定为0.99。正则化不仅仅可以防止过拟合，并且在这个随机过程中，...
2018-05-16 13:47:12
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原创 import lightgbm OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块
正常安装lightgbm后出现如下错误： File "D:/PycharmProjects/tencent/TCompetition/WithoutEncoder.py", line 6, in <module> import lightgbm as lgb File "D:\python\lib\site-packages\lightgbm\__init__.p...
2018-05-15 22:14:10
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原创 训练神经网络失败的原因（上）
原文链接 根据原文讲述 原因大致如下：1. 没有对数据进行归一化神经网络中对数据进行归一化是不可忽略的步骤，网络能不能正常工作，还得看你有没有做归一化。这个步骤是非常重要的，深度学习领域的人都很清楚，因此论文中也很少有提及到。但是对于初学者来说，很容易在这里栽跟头，比如说我。一般来讲，归一化就是减去数据平均值除以标准差，通常是针对每个输入和输出特征进行归一化。需要归一化的首要...
2018-05-14 22:39:58
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原创 周志华机器学习笔记（一）
新人一枚，既是机器学习的初学者，也是首次发博客。谨以此记录我的学习体会，做一些总结。望与大家共同学习、共同进步。文中若有内容错误或有措词不严谨之处，望大家不吝指出。谢谢！机器学习中的基本概念基本术语先列张图 根据上图我们可以用一个三维空间来了解以下几个基本术语。属性与属性值：属性反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，在此图表示为轴x1,x2,x3。即表示某个对象有
2018-02-06 21:52:48
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空空如也
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