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机器学习和数学

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Hadoop2.7+Spark2.4.0+scala2.12.12+pyspark伪分布式环境搭建

hadoop scala ide

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_261

2020-09-10

1.1K0

自然语言处理 | 使用Spacy 进行自然语言处理（二）

上次我们简单介绍了Spacy，学习了它的安装以及实体识别等基本的方法。今天我继续给大家介绍一下它的其他功能如何操作，主要有词性还原，词性标注，名词块识别，依存分析等内容。废话不多说，直接看代码。

2018-09-14

2.2K0

自然语言处理 | 使用Spacy 进行自然语言处理

NLP 服务 git http python 深度学习

Spacy的github地址：https://github.com/explosion/spaCy

2018-09-14

7.3K1

[编程经验] Python中使用selenium进行动态爬虫

Hello，大家好！停更了这么久，中间发生了很多事情，我的心情也发生了很大的变化，看着每天在增长的粉丝，实在不想就这么放弃了，所以以后我会尽量保持在一周一篇的进度，与大家分享我的学习点滴，希望大家可以继续支持我，我会努力滴！

2018-09-14

3.8K1

Newton迭代法

论文数学原理

今天和大家分享一下，之前抽空写的一篇论文，主要内容就是Newton迭代法，属于数学里面比较基础的，原理也不难，主要通过Newton迭代法可以体会到迭代的思想，以及牛顿的伟大！

2018-07-26

7110

[机器学习] 用KNN识别MNIST手写字符实战

机器学习 https github

Hi，好久不见，粉丝涨了不少，我要再不更新，估计要掉粉了，今天有时间把最近做的一些工作做个总结，我用KNN来识别MNIST手写字符，主要是代码部分，全部纯手写，没有借助机器学习的框架，希望对大家理解KNN有帮助。

2018-07-26

2.2K0

[情人节] jieba分词介绍

python NLP 服务

jieba 分词我觉得是Python中文分词工具中最好用的一个工具包。想要入门自然语言处理，jieba分词有必要好好掌握一下，今天带大家入门一下jieba分词包。首先简单介绍一下jieba分词的原理，jieba分词采用的是基于统计的分词方法，首先给定大量已经分好词的文本，利用机器学习的方法，学习分词规律，然后保存训练好的模型，从而实现对新的文本的分词。主要的统计模型有：N元文法模型N-gram，隐马尔可夫模型HMM，最大熵模型ME，条件随机场模型CRF等。 jieba分词包含三个主要的类，分别是jie

2018-04-12

2K0

[机智的机器在学习] 机器学习中的归一化和正则化问题

机器学习编程算法 scikit-learn

今天我们要说的是，在机器学习常用的算法里面，那些需要归一化，那些不需要，通过scikit-learn中的预处理的一些方法，实际了解如何正则化和归一化数据。看完本文，应该对于一般的机器学习任务，都可以轻松上手操作。先看一下归一化是什么意思，对于一个机器学习任务来说，首先要有数据，数据怎么来？一种情况是别人整理好给你，一种是自己造数据，根据不同的业务场景，自己提取想要的数据，一般来自各个维度的数据，也就是常说的统计口径不一样，造成的结果是得到的数据大小范围变换非常大，并且可能数据类型也不一样，统计学里面把

2018-04-12

2.3K0

[机器的机器在学习] 你有一次国庆节大作业待接收~

机器学习人工智能大数据

明天就国庆放假了，正好赶上中秋节，首先祝大家“双节”快乐！不管是出去玩，还在一个人在家里，在宿舍，在自己的小房子“玩”，祝大家都能找到自己的乐趣！但是呢，安全第一！想乘着国庆好好学习一把的童鞋，也别太拼，学习一会儿就休息一下。然后我想说，我国庆要出去“嗨”一下了，so 这期间不能更新了。。 ============================== 好，接下来我们聊一下机器学习中的一个基本概念，混淆矩阵，confusion matrix，第一个听说混淆矩阵的时候，稀里糊涂的看不懂，等到我明白了机

2018-04-12

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[深度学习] AlexNet，GoogLeNet，VGG，ResNet简化版

总结了一下这几个网络的比较重要的点，像这些经典的网络，面试的时候，估计会经常问到，怎么用自己的话说出来？不知道大家想过没有。今天有空就总结了一下，尽量简单和通俗，希望对大家有帮助。同时欢迎大家补充！谢谢！ AlexNet AlexNet共有9层，包括输入层，5个卷积层和3个全连接层，中间使用了3次最大值池化。卷积核的大小由11x11到5x5再到3x3，最后输出层是1000维的SoftMax多分类。第2,4,5和三个全连接层神经元的偏置初始化为常数1，其它层初始化为0。为了避免过拟合，AlexNet使用数

2018-04-12

1.7K0

Github，Gitlab简介及Git入门

刚搬了家，房子还没有网，这篇文章是开着热点写的，求赞求赞。哈哈哈如果到现在为止，你还没听过Git，或者用过Git，那建议尽早学习一下，因为很有用。虽然是做算法的，但是编程还是必不可少的。话说在1年前，这三个我确实没用过，也没听过，后来知道了Github，在到现在知道了Gitlab，而且每天都要用Git来管理项目的代码。（主要是merge老大的代码，哭）。下面开始介绍，也许我表达的不够专业哈，但是你能听懂就行。好，我先说下Github，Github是一个提供代码托管服务的网站，就是你可以把你的代码放在他哪

2018-04-12

1.1K0

[深度学习] 我理解的循环神经网络RNN

深度学习神经网络

本来今天在写毕业论文，就不打算更新了，但是写毕业论文挺痛苦的，因为我发现毕业论文的文字不能像公众号这样比较随意，随意的文字不是说不严谨，而是为了便于大家理解，这里就是想吐槽一下，国内写论文的“八股文”现状，反正大家都是一个抄一个的，真的想搞个深度学习模型，把国内的中文论文按照写作风格做个分类，估计最多只能分两类吧，猜猜是那两类？说到循环神经网络，其实我印象是比较深的，因为循环神经网络是我接触的第一个深度学习模型，大概在一年半前吧，那时候我还没有深度学习的概念，算是刚入门机器学习。偶然一个机会，听某位老师给

2018-04-12

1.2K0

[数据结构与算法] Python实现二分查找

数据结构编程算法 python 机器学习

可能有人会问，学习机器学习还要不要学习数据结构，知乎上有个帖子，对这个问题有很多讨论，但是答案基本都是一致的，要学！但是这块其实我掌握的并不好，本科的数据结构就没学好，后来就没学了，直到去年有段时间打算恶补一下，买了《数据结构和算法 python语言实现》，书写的挺好的，就是看着头疼，基本概念可以看懂，就是实现起来不是很明白。然后后来就去实习了，在公司做的是深度学习的东西，根本用不到，所以好久不看就又忘记了，唉，也是醉了。最近各大互联网公司都开始秋招了，如果是做算法方向的，基本笔试题都会涉及数据结构，我参加

2018-04-12

8910

[数据结构与算法] 线性表总结

数据结构编程算法存储

线性表也是基本的数据结构之一，Python里面的list和tuple，就是线性表的一种实现。首先什么是表呢，其实很简单，比如【元素1，元素2，。。。，元素n】，这样的一种数据的组织方式就是表，一个表里可以包含0个或者多个元素，只有0个元素的表，叫做空表。1,2，。。。，n叫做下标，元素的个数叫做表的长度。表元素之间的关系叫做下一个关系，比如元素2是元素1的下一个元素，这是一种顺序关系。前驱元素和后继元素在一个表中，存在唯一一个首元素和尾元素。就是元素1和元素n，除了元素1以外，每个元素都有唯一一个前驱

2018-04-12

8910

[数据结构与算法] 链接表总结

数据结构编程算法存储

上一次说到了顺序表，链接表和顺序表一样，也是线性表。那为什么有了线性表还要有链接表呢？总之就是当数据过大时，顺序表存在一些存储方面的限制，而链接表比顺序表要更有效。链接表的主要不同之处在于使用了链接技

2018-04-12

9240

[数据结构与算法] 链表的其他类型

数据结构编程算法存储

单链表是最简单的链表，单链表的一种变形就是循环单链表，其中最后一个结点的next域不用None，而是指向表的第一个结点，这样就形成了一种循环结构，所以叫循环单链表。双链表：单链表只有1个方向的链接，只能做一个方向的扫描和逐步操作。单链表的next指针域指向下一个结点，而双链表结点除了具有next指针外，还有一个previous指针，指向上一个结点。单链表中查找元素只能从头结点开始，根据他的next指针域找到下一个结点，而双链表最大的区别在于不仅能找到下一个结点，还能找到上一个结点。循环双链表：然后看下什

2018-04-12

8910

[算法与数据结构] 《算法导论》堆排序笔记

编程算法数据结构存储

堆排序的实现是靠叫做“堆”的数据结构来实现的。所以学习堆排序，首先要了解什么是堆堆堆是一个数组，每个结点表示数组中的一个元素，堆可以看做是一个近似的完全二叉树。完全二叉树是所有叶结点深度相同，且所有内部结点度为2的2叉树。树的高度：从结点x向下到某个叶结点最长简单路径中边的条数表示堆的数组A包括两个属性：A.length给出数组元素的个数，A.heap-size表示有多少个堆元素存储在该数组中。最大堆和最小堆最大堆：除了根以外的所有结点i都要满足 A[PARENT(i)] >= A[i] 意思是

2018-04-12

8650

[数据结构和算法]《算法导论》动态规划笔记(2)

数据结构编程算法

上一次介绍了动态规划解决钢条切割问题，这次介绍一下动态规划的原理，什么样的最优化问题适合用动态规划解决？具有的两个基本特征：最优子结构和子问题重叠。最优子结构如果一个问题的最优解包含其子问题的最优解，称此问题具有最优子结构性质。最优子结构发现过程：证明问题最优解的第一个组成部分是做出一个选择。对于一个给定问题，在其可能的第一步选择中，假定已经知道那种选择才会得到最优解。给定可获得最优解的选择后，你确定这次选择会产生哪些子问题，以及如何最好地刻画子问题空间。利用“剪切-粘贴”的技术证明：作为构

2018-04-12

7010

[数据结构和算法]《算法导论》动态规划笔记(1)

数据结构编程算法

动态规划是求解最优化问题的方法，这类问题有很多可行解，每个解都有一个值，我们希望寻找具有最优值的解。我们称这个解为问题的一个最优解，而不是最优解，因为可能有多个解都达到最优值。钢条切割问题 Serl

2018-04-12

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[有意思的数学]极小极大问题与博弈论入门

为啥要提到这个问题呢，是因为最近一直在做生成对抗网络（GAN）的工作，GAN的灵感来源于博弈论（也叫对策论，竞赛论）中的零和博弈，而原始GAN的优化目标又是一个极小化极大问题，所以我觉得有必要深入了解一下这个问题。另外，我觉得博弈论这个东西挺有意思的，而且挺实用的（坏笑脸），所以就查了一些资料，在这里做个总结，拿出来和大家分享。博弈的意思其实比较简单，就是两个人，或者多个人之间的竞争，比赛。通过采取不同措施，达到不同的目的，使得自己的利益最大化。古老的故事“田忌赛马”就是博弈思想的体现，我就在想为啥田忌没

2018-04-12

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