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原创 语音识别的总结（PPT）
暑假实习，收获挺大，感谢老师般的范院！实习项目是去做一款轻量级、个性化的语音识别软件，于是补了很多语音识别的算法。我把做的一个PPT粘到这里（做工一般，个人较菜），也希望对大家有所帮助~注：不是特别详细，可以通过此PPT了解语音识别的概况和最新进展等...
2019-07-16 09:48:07
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原创 维度灾难6问？
1.特征越多，分类效果越好？事实证明，特征数量达到某一个阈值时，分类效果会越来越低。-----引出维度灾难2.维度灾难造成的直接后果？过拟合。3.为什么会造成过拟合？往往，较少的特征不足以很好拟合本身的数据（不能达到很好的分类效果），所以想要增加特征。但是，随着特征维度的增加，训练样本在特征空间的密度会呈指数型下降，整个特征空间维度增加会变得越来越稀疏。由于稀疏性，...
2019-11-28 22:24:26
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原创 贝叶斯算法的原理及简单实现
转载自：https://blog.csdn.net/weixin_41988628/article/details/80383959
2019-11-17 21:07:17
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原创 机器学习—数据平滑
问题：为什么进行平滑？数据平滑是数据预处理中比较重要的一块，但是往往会忽略它。数据平滑通常对噪声这一块进行处理，平滑的本质就是用来解决零概率问题，尽量使概率分布趋于均匀，使数据变得更可用。下面介绍几种自己总结的数据平滑的方法：1.分箱法平滑首先进行数据排序，将他们分到等宽的箱中（既是分成几部分），然后按照箱中数据的平均值（中值等）进行平滑。2.回归法平滑通过数据找到一个回归...
2019-10-03 18:06:21
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原创 LAS模型及相关论文进展
LAS模型—Listen Attend and Spell总：Listener部分Speller部分优点缺点改进方法相关论文及进展个人制作，不喜勿喷，谢谢！实现代码，推荐：https://github.com/WindQAQ/listen-attend-and-spell...
2019-09-30 22:02:08
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原创 机器学习—解释什么是降维，在哪里会用到降维，它的好处是什么？
问题一：什么是降维？降维是指通过保留一些比较重要的特征，去除一些冗余的特征，减少数据特征的维度。而特征的重要性取决于该特征能够表达多少数据集的信息，也取决于使用什么方法进行降维。一般情况会先使用线性的降维方法再使用非线性的降维方法，通过结果去判断哪种方法比较合适。问题二：在哪里用到降维？ 1）特征维度过大，可能会导致过拟合时 2）某些样本数据不足的情况（缺失值很多） ...
2019-09-30 21:49:44
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原创 机器学习—为什么在神经网络中Relu激活函数会比Sigmoid激活函数用的更多？
问题一：为什么引入非线性激励函数？如果不用激励函数（其实相当于激励函数是f(x) = x），在这种情况下你每一层输出都是上层输入的线性函数，很容易验证，无论你神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，与只有一个隐藏层效果相当，这种情况就是多层感知机（MLP）了。问题二：为什么引入Relu呢？（1）采用sigmoid等函数，反向传播求误差梯度时，求导计算量很大，而Relu求导非常容易。...
2019-09-30 21:32:30
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原创 算法—大数相乘
大数相乘，顾名思义就是两个很大的数相乘，不能用系统自带的函数去处理，你怎么解决它？（比如：2322424*3156357）这一题的思路是，就是按最原始的乘法，竖着的计算方法去进行处理。如下图： 按照上面的思路，代码如下：def mul(a,b): a.reverse() #数据放到列表...
2019-09-22 22:49:15
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原创 复习用scikit-learn和pandas进行线性回归
#导入的库import matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inlineimport numpy as npimport pandas as pdfrom sklearn import datasets, linear_model#读数据data = pd.read_csv("Folds.csv")data.head()#前四列当作训...
2019-08-24 19:17:57
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原创 用Python 实现服务端和客户端数据传输（TCP）
暑假实习，做语音识别的项目，因为要用到TCP进行数据的传输，于是向同事学习了如何实现服务端和客户端数据传输。记下来以便以后可以用。话不多说，上菜：（注：只是用来实现语音数据的一个简单传输，勿喷！）client：import socketimport argparseHOST = '192.168.1.100'PORT = 88def parse_ar...
2019-07-10 22:09:04
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原创 梯度下降法--多元线性回归
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D #画3d图像#读入数据、切分数据data = np.genfromtxt('Delivery.csv',delimiter=',')x_data = data[:,:-1] #只有最后一列不取y...
2019-03-25 22:46:04
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原创 梯度下降法-一元回归
**梯度下降法-一元回归**import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#载入数据data = np.genfromtxt("data.csv",delimiter=',') #genfromtxt函数创建数组表格数据x_data = data[:...
2019-03-25 16:58:29
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空空如也
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