240 發(fā)簡信
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    Markdown

    Markdown使用 一梧喷、介紹 考慮到周圍不少同學(xué)不太了解markdown以及從未使用過markdown,這里對markdown進(jìn)行一下介紹啤它。我...

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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初試(二)

    引入 今天我們就繼續(xù)上次的那篇文章笑撞,談一談神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較基礎(chǔ)也比較核心的部分。按順序分別是泪酱,前向傳播派殷、反向傳播、權(quán)重更新以及代碼實(shí)現(xiàn)墓阀。 在進(jìn)入正...

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    網(wǎng)絡(luò)爬蟲(一)基礎(chǔ)知識(shí)

    數(shù)據(jù) 開始之前呢毡惜,先跟大家說一說數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)被稱為是21世紀(jì)的“石油”斯撮,數(shù)據(jù)的重要程度可見一斑经伙。一門新興學(xué)科就是數(shù)據(jù)科學(xué),一種新興的職業(yè)就是數(shù)據(jù)科...

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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初試(一)

    引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如今已經(jīng)不算是特別熱點(diǎn)的話題了勿锅,準(zhǔn)確來說橱乱,它已經(jīng)火了很久了。但不可否認(rèn)的是粱甫,在當(dāng)前環(huán)境下泳叠,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依然是解決許多預(yù)測問題最準(zhǔn)確的方...

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    數(shù)據(jù)挖掘復(fù)習(xí)筆記(四)

    主成分分析簡介 讓我們來簡單了解一下主成分分析(PCA)吧。 之前我們提到過茶宵,如果我們想要評價(jià)一個(gè)城市的等級(jí)危纫,可以從人均GDP、人均消費(fèi)水平乌庶、人...

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    數(shù)據(jù)挖掘復(fù)習(xí)筆記(三)

    分類算法 將決策樹之前种蝶,首先提一下分類問題。在機(jī)器學(xué)習(xí)中瞒大,預(yù)測問題是一類很重要的問題螃征。所謂預(yù)測,就是根據(jù)一些特征的取值透敌,去推斷它可能的標(biāo)記盯滚。例如...

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    數(shù)據(jù)挖掘復(fù)習(xí)筆記(二)

    聚類模型 什么是聚類 聚類,即把數(shù)據(jù)按照相似性歸納成若干類別酗电,同一類中的數(shù)據(jù)彼此相似魄藕,不同類中的數(shù)據(jù)相異。聚類分析可以建立宏觀的概念撵术,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的...

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    數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)筆記(一)

    數(shù)據(jù)挖掘體系介紹 數(shù)據(jù)挖掘是什么背率? 什么是數(shù)據(jù)挖掘,簡而言之,對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘寝姿,從中提取出有效的信息交排。一般我們會(huì)把這種信息通過概念、規(guī)則饵筑、規(guī)律个粱、模...

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    淺談隨機(jī)梯度下降&小批量梯度下降

    機(jī)器學(xué)習(xí)三要素 上次的報(bào)告中,我們介紹了一種用于求解模型參數(shù)的迭代算法——梯度下降法翻翩。首先我認(rèn)為需要明確一點(diǎn),即“梯度下降算法”在一個(gè)完整的統(tǒng)計(jì)...

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