一 寫在前面 未經(jīng)允許，不得轉(zhuǎn)載肪凛，謝謝~ 這篇文章是對UCF101視頻數(shù)據(jù)集處理以及加載的一個記錄犯戏，也適用于其他的視頻數(shù)據(jù)集。 1 需求所在 PyTorch提供了像對CIF...
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視頻數(shù)據(jù)集UCF101的處理與加載（未使用深度學習框架）
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【轉(zhuǎn)】使用sklearn做單機特征工程作者：jasonfreak，原文地址：使用sklearn做單機特征工程 目錄 特征工程是什么饲漾？ 數(shù)據(jù)預處理2.1 無量綱化2.1.1 標準化2.1.2 區(qū)間縮放法2.1.3 ...
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NLPer证鸥，中國統(tǒng)計網(wǎng)特邀認證作者<br>個人博客：<br><a href="http://mcgrady.cn" rel="nofollow" target="_blank">http://mcgrady.cn</a><br>github：<a href="https://github.com/TracyMcgrady6" rel="nofollow" target="_blank">https://github.com/TracyMcgrady6</a>
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（史上最詳細）批量梯度下降算法僚楞、隨機梯度下降算法、小批量梯度下降算法python代碼實現(xiàn)
偽代碼： 批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）:Repeat until convergence{} 隨機梯度下降法（Stochastic Batc...
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機器學習——邏輯回歸??線性回歸用于處理因變量是連續(xù)量的預測問題枉层，而邏輯回歸是解決二分類的問題（邏輯回歸名字叫“回歸”其實解決的是分類問題）泉褐。邏輯回歸的結(jié)果只有兩種情況（0或1），那么為什么冠以...
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利用爬蟲Scrapy中的LinkExtractor（鏈接提取器）爬租房信息（全站爬蟲）??從圖上可以看到每一條出租房屋信息，主要包括：價格揉忘，戶型跳座，面積，樓層癌淮，裝修躺坟，類型，所在區(qū)乳蓄，小區(qū)咪橙，出租方式，朝向，鄰近的地鐵線美侦。 ??下面产舞，跳過scrapy的"setting...
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IPython Notebook引入ECharts做可視化
作者：無與童比 。本文約 2196 字菠剩，讀完可能需要 4 分鐘易猫。原文鏈接：http://www.reibang.com/p/609193efee1a IPython Note...
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機器學習——線性回歸（二）梯度下降求解
??在上文中利用矩陣運算的方法對損失函數(shù)進行優(yōu)化准颓，但其有一定的局限性，其要求矩陣必須可逆棺妓，下面用梯度下降的方法對其進行優(yōu)化攘已。 ??初始化，沿著負梯度方向迭代怜跑，更新后的样勃，使更小...
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機器學習——線性回歸（一）矩陣求解什么是線性回歸 ??相對于其他算法來說線性回歸的原理相對簡單，而且它的表現(xiàn)形式與我們數(shù)學中的線性方程較為相似性芬，更加利于大家所理解峡眶。所以線性回歸一般會作為機器學習愛好者學習機器...
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機器學習——拉格朗日對偶
拉格朗日對偶與凸優(yōu)化辫樱、拉格朗日乘子、KKT條件有著密切的聯(lián)系俊庇，KKT條件可以通過朗格朗日對偶推到得到搏熄。 步入正題 原問題 對于一個不等式優(yōu)化問題： 首先定義一...
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機器學習——求解優(yōu)化問題的Lagrange乘子法、KKT條件優(yōu)化問題一般是給定一個函數(shù)f(x)暇赤，求這個函數(shù)在給定作用域上的最小值（若是求最大值可通過加負號轉(zhuǎn)化為最小值問題）心例。 在高等數(shù)學上，常用的函數(shù)最優(yōu)化方法有三種：1鞋囊、利用函數(shù)...
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機器學習中的凸優(yōu)化機器學習中為什么要強調(diào)凸優(yōu)化止后？ 凸優(yōu)化在數(shù)學規(guī)劃領(lǐng)域具有非常重要的地位。工程中大量的問題最終都可以歸結(jié)為一個優(yōu)化問題溜腐，包括且不限于雷達译株、通信、信息處理挺益、機器學習歉糜、模式...
