1、CNN的层级结构包括： 数据输入层/ Input layer 卷积计算层/ CONV layer ReLU激励层 / ReLU layer 池化层 / Pooling layer 全连接层 / FC layer Batch Normalization层(可能有) 2、一般 CNN 结构依次为： ...
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2018-12-10 14:13:27
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一起过来排好队，进来挨打 1.Leetcode tag LinkList "109.convert sorted list to binary search tree" ...
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2018-12-09 18:48:38
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注： 字典学习也是一种数据降维的方法，这里我用到SVD的知识，对SVD不太理解的地方，可以看看这篇博客： "《SVD（奇异值分解）小结 》" 。 1、字典学习思想 字典学习的思想应该源来实际生活中的字典的概念。字典是前辈们学习总结的精华，当我们需要学习新的知识的时候，不必与先辈们一样去学习先辈们所有 ...
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2018-12-09 16:31:58
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白话“主成分分析” 1 ：主成分分析用于降维的思想 [TOC] 1. 什么是主成分分析 主成分分析，即分析“主成分”，找到“主成分”，英文是 Principal Component Analysis，简称 PCA。 经常和 PCA 一起出现的另一个词是降维（decomposition），当原始数据有 ...
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2018-12-07 15:01:10
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主成分分析 PCA：principal component analysis 主成分分析是最常用的一种降维分析 目的：降低数据的复杂性，找到最有用的特征 降维： PCA FA 因子分析 factor analysis ICA 独立成分分析 independent component analysis ...
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2018-12-06 20:37:45
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Detection of malicious base station attacks through the carrier analysis——伪基站，降维攻击 Detection of malicious base station attacks through the carrier ana ...
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2018-12-06 14:38:59
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在前面我们讲到了基于矩阵分解的LSI和NMF主题模型，这里我们开始讨论被广泛使用的主题模型：隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation，以下简称LDA)。注意机器学习还有一个LDA，即线性判别分析，主要是用于降维和分类的，如果大家需要了解这个LDA的信息，参看之前写的线 ...
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2018-12-04 13:22:13
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数据降维(Dimensionality reduction) 应用范围 + 无监督学习 + 图片压缩(需要的时候在还原回来) + 数据压缩 + 数据可视化 数据压缩(Data Compression) + 将高维的数据转变为低维的数据, 这样我们存储数据的矩阵的列就减少了, 那么我们需要存储的数据就 ...
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2018-12-01 15:23:53
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如果我问你，现今最热门的服务器端技术是什么？想必你不假思索就能回答上来：当然是容器！ 可是，如果现在不是 2018 年而是 2013 年，你的回答还能这么斩钉截铁么？ 现在就让我们把时间拨回到五年前去看看吧。 2013 年的后端技术领域，已经太久没有出现过令人兴奋的东西了。曾经被人们寄予厚望的云计 ...
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2018-11-30 16:36:06
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暴力解法O(n^4)，太恐怖了。 3Sum思路：转化，降维，排序+两层外循环内部两指针（一左一右），O(n^3)。 出错： Input:[0,0,0,0] 0 Output:[] Expected:[[0,0,0,0]] 查错的过程对 if(i==0||(i>0&&nums[i]!=nums[i-1 ...
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2018-11-28 22:25:05
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