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多种相似度计算的python实现
python
在机器学习中有很多地方要计算相似度,比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法,其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法,用python进行实现以下。大家都是初学者,我认为把公式先写下来,然后再写代码去实现比较好。
Flaneur
2020-03-25
1.7K
0
人工神经网络(ANN)
神经网络
编程算法
初学人工智能不久,今天碰上了人工神经网(ANN),开始学的时候很懵,一大堆理论、公式、推导…..作为一名小白,还是很痛苦的,不过经过摸索,大概了 解了什么是ANN,公式的推导以及一些其他问题,下面我就总结下自己的理解,一方面作为自己的笔记,日后方便巩固;另一方面,也可以分享给其他有意者。
Flaneur
2020-03-25
1.4K
0
基于协同过滤(CF)算法的推荐系统
编程算法
推荐系统
随着计算机领域技术的高速发展,电子商务时代的普及,个性化的推荐系统深入生活应用的各个方面。个性化推荐算法是推荐系统中最核心的技术,在很大程度上决定了电子商务推荐系统性能的优劣。而协同过滤推荐是个性化推荐系统应用最为广泛的技术,协同过滤推荐主要分为基于用户的协同过滤推荐、基于项目的协同过滤推荐和基于模型的协同过滤推荐。
Flaneur
2020-03-25
4.7K
0
卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
CNN,即卷积神经网络,主要用于图像识别,分类。这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入,它将深度学习的思想引入到了神经网络当中,通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征,而利用神经网络的训练过程让整个网络自动调节卷积核的参数,从而无监督的产生了最适合的分类特征。
Flaneur
2020-03-25
1.3K
0
浅谈机器学习-分类和聚类的区别
分类算法
编程算法
监督学习
无监督学习
机器学习
机器学习中有两类的大问题,一个是分类,一个是聚类。在我们的生活中,我们常常没有过多的去区分这两个概念,觉得聚类就是分类,分类也差不多就是聚类,下面,我们就具体来研究下分类与聚类之间在数据挖掘中本质的区别。
Flaneur
2020-03-25
2.8K
0
浅谈机器学习-回归与分类的区别
编程算法
机器学习的主要任务便是聚焦于两个问题:分类和回归。本文将浅谈下两者的区别。
Flaneur
2020-03-25
20.5K
0
朴素贝叶斯算法
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
朴素贝叶斯算法是流行的十大算法之一,该算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立(条件特征独立)性和连续变量的正态性假设为前提,就会导致算法精度在某种程度上受影响。
Flaneur
2020-03-25
733
0
python动态规划解决矩阵连乘
编程算法
动态规划算法与分治法类似,其基本思想也就是将待求解的问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解,简单概括为自顶向下分解,自底向上求解。 与分治法不同的是,适合于用动态规划法求解的问题,经分解得到的子问题往往不是相互独立的,换句话说,就是前面解决过的子问题,在后面的子问题中又碰到了前面解决过的子问题,子问题之间是有联系的。如果用分治法,有些同样的子问题会被重复计算几次,这样就很浪费时间了。所以动态规划是为了解决分治法的弊端而提出的,动态规划的基本思想就是,用一个表来记录所有已经解决过的子问题的答案,不管该子问题在以后是否会被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中,以后碰到同样的子问题,就可以从表中直接调用该子问题的答案,而不需要再计算一次。具体的动态规划的算法多种多样,但他们都具有相同的填表式。 动态规划的适用场合,一般适用于解最优化问题,例如矩阵连乘问题、最长公共子序列、背包问题等等。
Flaneur
2020-03-25
1.4K
0
Python爬虫--爬取豆瓣 TOP250 电影排行榜
https
网络安全
爬虫
python
本篇讲介绍一个简单的Python爬虫案例–爬取豆瓣 TOP250 电影排行榜。 很多朋友在看一部电影前都喜欢先找一下网友们对该片的评价。
Flaneur
2020-03-25
3.1K
0
Hexo博客搭建
git
github
开源
ssh
html
本篇文章用于介绍Hexo个人博客的搭建过程,这也是我搭建本博客后的第一篇文章,分享一下搭建方法,有兴趣的小伙伴也可以自主搭建一个属于自己的博客! 首先感谢大家的来访支持! 自己本来开始做的是html网页,网页做完之后需要购买服务器和域名(价格不便宜)才能运营,还要定期维护它,对于我个人只是感兴趣做个自己的网页,单单做个html网页就很费力气了,实在是没有精力和时间运营它,所以也没有必要去购买服务器和域名(性价比低),但我做的html网页在我自己的电脑上还是可以运营的(感兴趣的小伙伴可以联系我,一起探讨做html网页的方法)。 其次,现在市面上的博客有很多,如CSDN,博客园等平台,可以直接在上面发表,也有很多优点,但缺点是比较不自由,会受到各种限制和恶心的广告。 所以我选择了直接在github page平台上托管我的博客,这样可以安心写作,也不需要定期维护,而且hexo作为一个快速简洁的博客框架,用它来搭建博客也很简单。我在两天内完成了Hexo-Github个人博客的基本搭建(其实搭建不难,自己脑子笨,做的慢些了……) 在这里记录一下我的第搭建一个博客,并给大家分享一下搭建的流程,以及在搭建过程中遇到的问题和解决方案。如果你也有搭建个人博客的想法,希望能给你一点经验帮助。 大家都是新手,可以分享经验,互相交流学习的。
Flaneur
2020-03-25
505
0
Python判断离散数学的合式公式
python
编程算法
前言 你没有听错,用python程序来解决离散数学的逻辑推理问题,我当我第一次听老师说的时候也很吃惊(再说上学期的Python学的也不咋地…..?),但经老师讲解后才知道,使用pyth
Flaneur
2020-03-25
1.8K
0
OJ刷题-while(scanf("%d",&n)!=EOF)
eof
error
file
limit
scanf
“测试输入包含若干测试实例。当N为0时,输入结束,该实例不被处理。”这句话 是最早我对OJ的印象 以前也没见过这种输入要求, 做第一道题的时候就卡住了 上网看别人的代码 都有一句 while(scanf(“%d”,&n)!=EOF)”scanf 函数还能放while里啊… EOF是什么玩意儿呢…”
Flaneur
2020-03-25
2.3K
0
python+离散数学→逻辑演算
python
图像处理
本篇探讨的是一道逻辑演算推理题。有两种方法,一种是常规的离散数学逻辑演算,另一种则是用python程序来解决。本篇将探究两种方法: python+离散数学→逻辑演算。
Flaneur
2020-03-25
2.8K
0
数据集的划分--训练集、验证集和测试集
腾讯云测试服务
神经网络
在机器学习中,经常提到训练集和测试集,验证集似有似无。感觉挺好奇的,就仔细查找了文献。以下谈谈训练集、验证集和测试集。
Flaneur
2020-03-25
5K
0
梯度下降法的三种形式BGD、SGD、MBGD及python实现
批量计算
梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)。其中小批量梯度下降法也常用在深度学习中进行模型的训练。接下来,我们将对这三种不同的梯度下降法进行理解。 为了便于理解,这里我们将使用只含有一个特征的线性回归来展开。
Flaneur
2020-03-25
3.1K
0
K-means算法及python实现
机器学习
聚类算法
编程算法
linux
K-means(Thek-meansalgorithm)是机器学习十大经典算法之一,同时也是最为经典的无监督聚类(Unsupervised Clustering)算法。接触聚类算法,首先需要了解k-means算法的实现原理和步骤。本文将对k-means算法的基本原理和实现实例进行分析。
Flaneur
2020-03-25
4.8K
0
KNN算法及python实现
编程算法
python
linux
KNN算法即K-Nearest Neighbor,也是机器学习十大经典算法之一。前文讲解了K-means算法,今天我们就继续讲KNN算法,两者看起来挺相似的,但区别还是很大的,看完本片文章你就会明白了。
Flaneur
2020-03-25
1.5K
0
推荐系统之矩阵分解(MF)及其python实现
正则表达式
python
推荐系统
编程算法
目前推荐系统中用的最多的就是矩阵分解方法,在Netflix Prize推荐系统大赛中取得突出效果。以用户-项目评分矩阵为例,矩阵分解就是预测出评分矩阵中的缺失值,然后根据预测值以某种方式向用户推荐。今天以“用户-项目评分矩阵R(M×N)”说明矩阵分解方式的原理以及python实现。
Flaneur
2020-03-25
2.5K
0
第一次测试题总结
神经网络
批量计算
这里是一些暑期培训第一次测试题的部分解释,经过这次测试的摧残,总结备录一下,方便日后回顾复习。
Flaneur
2020-03-25
477
0
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