計(jì)算機(jī)視覺(jué)<br>白羊/愛(ài)藍(lán)胖/ESFJ<br>努力活得自己 /自律<br>糾正、交流等請(qǐng)簡(jiǎn)信<br>隨緣更新
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初探梯度下降之隨機(jī)梯度下降（SGD）
看了一下前一篇 是半個(gè)月前了~過(guò)了個(gè)年 生了個(gè)病 就發(fā)現(xiàn)攤久了就真的成為惰性 很舒服了…今早不想看教資的時(shí)候 就去校正了一下論文 看到隨機(jī)梯度下降算法 那就再來(lái)記錄一下 也...
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優(yōu)化算法筆記（二十三）蝴蝶算法1. 蝴蝶算法簡(jiǎn)介 （以下描述奸例，均不是學(xué)術(shù)用語(yǔ)，僅供大家快樂(lè)的閱讀）學(xué)習(xí)蝴蝶算法時(shí)向楼，我找到了兩種蝴蝶算法,一個(gè)是Butterfly Algorithm（蝴蝶算法）查吊，另一個(gè)是M...
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十分鐘了解如何構(gòu)建互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)管理框架本文轉(zhuǎn)載自未央網(wǎng)逻卖。 一、我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)信貸發(fā)展概況 我國(guó)的信貸市場(chǎng)潛力是巨大的昭抒，從近幾年的信貸數(shù)據(jù)來(lái)看箭阶，我國(guó)信貸的數(shù)量都是在不斷增長(zhǎng)的虚茶。互聯(lián)網(wǎng)信貸作為傳統(tǒng)信貸的補(bǔ)充仇参，在網(wǎng)絡(luò)借貸、...
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每天學(xué)習(xí)一點(diǎn)數(shù)據(jù)分析，獲取最新的大數(shù)據(jù)資訊婆芦，讓我們一起做有態(tài)度的數(shù)據(jù)人怕磨。歡迎關(guān)注公眾號(hào) ：拓端數(shù)據(jù)部落 / 網(wǎng)站：<a href="https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Ftecdat.cn" target="_blank">http://tecdat.cn</a>
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特征工程
文章主要參考于大神城東(部分認(rèn)為有問(wèn)題的地方進(jìn)行了修改) 1. 特征工程是什么肠鲫？ 數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，而模型和算法只是逼近了這個(gè)上線而已或粮。特征工程的本質(zhì)是一項(xiàng)工程...
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機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程2-特征降維（sklearn實(shí)踐）
特征降維 當(dāng)特征選擇完成后导饲，可能由于特征矩陣過(guò)大，導(dǎo)致計(jì)算量大氯材，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題渣锦，因此降低特征矩陣維度也是必不可少的。常見(jiàn)的降維方法有主成分分析法（PCA）和線性判別分析（L...
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低端程序員
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機(jī)器學(xué)習(xí) 西瓜書 Day15 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)
p247 - p266哈哈哈感覺(jué)今天看書的狀態(tài)不錯(cuò)看來(lái)有希望把欠的兩天都補(bǔ)上呀不多說(shuō)了進(jìn)入第11章 第11章 特征選擇與稀疏學(xué)習(xí) 11.1 子集搜索與評(píng)價(jià) 從給定的特征集合中...
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深度挖掘?qū)W習(xí)之基于特征選擇的降維方法
在對(duì)海量數(shù)據(jù)或大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，通常會(huì)面臨“維度災(zāi)難”冗尤，原因是數(shù)據(jù)集的維度可以不斷增加直至無(wú)窮多听盖，但計(jì)算機(jī)的處理能力和速度卻是有限的；另外裂七，數(shù)據(jù)集的大量維度之間可能存在共...
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Excel可視化圖表模板皆看，圖表控的你快收藏呀！０丁悬蔽！
文不如表，表不如圖捉兴。在日常工作中蝎困，我們經(jīng)常會(huì)借助一些表格或者可視化圖表來(lái)展示信息，當(dāng)很多人都會(huì)面對(duì)一堆數(shù)據(jù)倍啥，卻不知道如何更直觀地展示它們禾乘，又或是不知道用什么樣的圖表表達(dá)展現(xiàn)更...
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降維與特征選擇第七章 降維與特征選擇 [TOC] 1. 特征抽取和特征選擇的區(qū)別 特征抽任榕伞：在已有的特征上江耀，采用特征變換的方法，生成新的特征集合诉植。 特征選擇：使用某些方法祥国，從特征中選擇出特...
