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最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù) 隨機(jī)生成50個(gè)數(shù)據(jù)寸莫，用作訓(xùn)練數(shù)據(jù) 最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合，y=ax+b，所有設(shè)置y為 不過纽帖，為了符合實(shí)際情況，可用...
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Python3.9更新日志
python3.9更新 版本：3.9.1日期：2021.1.1作者：Lukasz Langapython3.9發(fā)布于2020.10.5，這里做與...
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添加白噪聲
SNR的定義 SNR：信噪比，信號(hào)與噪聲的比率P：平均能量信號(hào)功率和噪聲功率有著相同的帶寬如果信號(hào)是一個(gè)常量s先朦，或者隨機(jī)變量S，那么對(duì)于隨機(jī)噪聲...
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機(jī)器學(xué)習(xí)day19概率圖模型概率圖模型 概率圖模型（Probabilistic Graphic Model）犬缨，能夠很好地挖掘潛在的內(nèi)容喳魏。 概率圖中地節(jié)點(diǎn)分為隱含節(jié)點(diǎn)和觀測節(jié)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)day18聚類算法評(píng)價(jià)
聚類算法評(píng)估 假設(shè)沒有外部標(biāo)簽數(shù)據(jù)，我們怎么評(píng)價(jià)不同聚類算法的優(yōu)劣怀薛？ 非監(jiān)督學(xué)習(xí)往往沒有標(biāo)注數(shù)據(jù)刺彩，這是模型，算法的設(shè)計(jì)直接影響最終的輸出和模型的...
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機(jī)器學(xué)習(xí)day17使用自組織映射網(wǎng)絡(luò)
設(shè)定輸出層神經(jīng)元的數(shù)量 輸出層神經(jīng)元的數(shù)量與訓(xùn)練集樣本的類別數(shù)相關(guān)枝恋。不清楚類別數(shù)创倔，盡可能多設(shè)置節(jié)點(diǎn)數(shù)。分類過細(xì)可適當(dāng)減少輸出節(jié)點(diǎn)焚碌，減少從未更新權(quán)...
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機(jī)器學(xué)習(xí)day16自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
高斯混合模型計(jì)算 初始隨機(jī)設(shè)置各參數(shù)的值畦攘，然后重復(fù)迭代下面的步驟，直至收斂 根據(jù)當(dāng)前的參數(shù)呐能，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)由某各分模型生成的概率 使用步驟2計(jì)算出來...
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機(jī)器學(xué)習(xí)day15高斯混合模型
K均值缺點(diǎn) 需要人工預(yù)先設(shè)置K值念搬，而且該值與真實(shí)的數(shù)據(jù)分布未必吻合 K值只能收斂到局部最優(yōu)，效果受到初始值影響較大 容易受到噪聲影響 樣本點(diǎn)被劃...
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機(jī)器學(xué)習(xí)day14K均值算法K均值算法 K均值聚類的核心目標(biāo)是將給定的數(shù)據(jù)集劃分成K個(gè)簇摆出，并給出每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的簇中心點(diǎn)朗徊。 數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括但不限于歸一化偎漫，離群點(diǎn)處理等 隨機(jī)...