Markdown使用 一矾湃、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扭倾，這里對markdown進(jìn)行一下介紹匹耕。我平時寫公眾號文章全部是使用ma...
發(fā)簡信
IP屬地：福建
-
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初試（二）引入 今天我們就繼續(xù)上次的那篇文章烛缔，談一談神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中比較基礎(chǔ)也比較核心的部分。按順序分別是柜砾，前向傳播辐马、反向傳播、權(quán)重更新以及代碼實現(xiàn)。 在進(jìn)入正題之前喜爷，還是有必要介紹一些事情...
-
網(wǎng)絡(luò)爬蟲（一）基礎(chǔ)知識數(shù)據(jù) 開始之前呢，先跟大家說一說數(shù)據(jù)萄唇。數(shù)據(jù)被稱為是21世紀(jì)的“石油”檩帐，數(shù)據(jù)的重要程度可見一斑。一門新興學(xué)科就是數(shù)據(jù)科學(xué)另萤，一種新興的職業(yè)就是數(shù)據(jù)科學(xué)家（一般是指一個團(tuán)隊湃密，因為一...
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初試（一）引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如今已經(jīng)不算是特別熱點的話題了，準(zhǔn)確來說四敞，它已經(jīng)火了很久了泛源。但不可否認(rèn)的是，在當(dāng)前環(huán)境下忿危，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)依然是解決許多預(yù)測問題最準(zhǔn)確的方法之一达箍。 人工智能這一領(lǐng)域，有...
-
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)吧铺厨。 之前我們提到過缎玫，如果我們想要評價一個城市的等級，可以從人均GDP解滓、人均消費水平赃磨、人均收入水平、用電量洼裤、用水量邻辉、綠...
-
數(shù)據(jù)挖掘復(fù)習(xí)筆記（三）分類算法 將決策樹之前，首先提一下分類問題腮鞍。在機器學(xué)習(xí)中值骇，預(yù)測問題是一類很重要的問題。所謂預(yù)測缕减，就是根據(jù)一些特征的取值雷客，去推斷它可能的標(biāo)記。例如桥狡，根據(jù)一家公司的經(jīng)營情況搅裙，財務(wù)...
-
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裹芝，同一類中的數(shù)據(jù)彼此相似部逮，不同類中的數(shù)據(jù)相異。聚類分析可以建立宏觀的概念嫂易，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布模式兄朋，以及可能的數(shù)據(jù)屬性之...
-
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？ 什么是數(shù)據(jù)挖掘怜械，簡而言之颅和，對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘傅事，從中提取出有效的信息。一般我們會把這種信息通過概念峡扩、規(guī)則蹭越、規(guī)律、模式等有組織的方式展示出來教届，形成...
-
淺談隨機梯度下降&小批量梯度下降機器學(xué)習(xí)三要素 上次的報告中响鹃，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。首先我認(rèn)為需要明確一點案训，即“梯度下降算法”在一個完整的統(tǒng)計學(xué)習(xí)流程中买置，屬于什么？根據(jù)《統(tǒng)...
-
最速下降法簡單分析報告問題分析 該問題描述如下：給定1000組數(shù)據(jù)强霎，找到一條直線使得該直線能夠最好地表達(dá)與之間的線性關(guān)系忿项。因此，我們需要找到相應(yīng)的指標(biāo)對于找到的直線進(jìn)行評價脆栋。常用的模型是最小化其平...
-
推薦一些實用的電腦應(yīng)用作為一個不想學(xué)習(xí)的知識型博主倦卖，寫一些雜七雜八的東西提高一下存在感還是比較有必要的。所以椿争，我決定寫一篇文章推薦一些正在使用的比較實用的電腦應(yīng)用怕膛。當(dāng)然啦，這類話題知乎上也可以搜到...
-
數(shù)學(xué)建模筆記——相關(guān)系數(shù)今天寫一個比較簡單也比較常用的內(nèi)容——相關(guān)系數(shù)秦踪。 相關(guān)系數(shù)褐捻，并不是一個陌生的概念，因為高中的時候好像就學(xué)過了椅邓。只不過那個時候沒有講太深入柠逞，當(dāng)然啦，我這篇筆記也不會講得多深入景馁，...
-
數(shù)學(xué)建模筆記——插值擬合模型（二）今天是8月21日板壮，距離上次寫文章好像將近一個月了……這段時間經(jīng)歷了建模校內(nèi)選拔賽，考試周合住，以及與網(wǎng)絡(luò)小說的斗智斗勇……好吧绰精，其實也沒干什么，除了考試就是荒廢…… 我最近有在思...
-
數(shù)學(xué)建模筆記——插值擬合模型（一）啊好像距離上次寫作又過了七天透葛，啊好像我之前計劃的一周兩三篇笨使，啊辣雞小說毀我青春，啊我是一只可憐的鴿子僚害。 不管怎樣硫椰，我又回來了，并堅定地更新著hhh。再過兩三天就是我們學(xué)校數(shù)學(xué)...
-
數(shù)學(xué)建模筆記——評價類模型之灰色關(guān)聯(lián)分析這一篇就簡單介紹一下灰色關(guān)聯(lián)分析吧靶草√阋龋灰色關(guān)聯(lián)分析主要有兩個作用，一是進(jìn)行系統(tǒng)分析爱致，判斷影響系統(tǒng)發(fā)展的因素的重要性烤送。第二個作用就是用于綜合評價問題，給出研究對象或者方案的優(yōu)劣排...
-
數(shù)學(xué)建模筆記——評價類模型之熵權(quán)法嗯糠悯，這次講一講熵權(quán)法，一種通過樣本數(shù)據(jù)確定評價指標(biāo)權(quán)重的方法妻往。 熵權(quán)法 之前我們提到了TOPSIS方法互艾，用來處理有數(shù)據(jù)的評價類模型。TOPSIS方法還蠻簡單的讯泣，大概就三步纫普。 ...
-
數(shù)學(xué)建模筆記——評價類模型（三）最近回到老家養(yǎng)生，逗逗雞遛遛狗看看小說好渠，就沒怎么更新昨稼，當(dāng)然也沒怎么學(xué)習(xí)，不知不覺都一周了……嗯拳锚，這樣確實不太好假栓，接下來會恢復(fù)更新的頻率，一周兩三篇霍掺。由于就我一個人寫匾荆，效率也不...
-
數(shù)學(xué)建模筆記——評價類模型（二）好的，今天繼續(xù)研究評價類模型的相關(guān)算法杆烁。實不相瞞牙丽，雖然我才寫到第二個算法，但是已經(jīng)聽了幾十節(jié)課了兔魂，清風(fēng)老師的課程確實蠻不錯的烤芦，實用性比較強。相關(guān)的模型析校、算法基本上越往后越難构罗，...
-
數(shù)學(xué)建模筆記——評價類模型（一）全國數(shù)學(xué)建模大賽再過一段時間就要開始了，沒參加過比賽的小白決定試一試勺良。不過小白本白建模經(jīng)歷較少绰播，水平一般，只能不斷學(xué)習(xí)來彌補一下了尚困。今天學(xué)校也開始了數(shù)學(xué)建模培訓(xùn)蠢箩，經(jīng)過幾個小時...
-
學(xué)習(xí) | 公司分析Part Two啊，小說害人不淺，本來兩三天的工作量谬泌，硬生生拖了一周滔韵，怎么才能克制住自己不看小說呢？內(nèi)心太不堅定了…… ok掌实，不多吐槽了陪蜻，我來完成公司分析的第二部分推文，把這個事情結(jié)束掉贱鼻。 ...