算法的简要概述 在机器学习问题中，高维度数据进行回归和分类是一个很困难的问题。例如在许多Microarray生物数据上，数据的维度通常是千和万级别，但是由于收集数据需要昂贵的实验，因此可用的训练数据却相当少，通常只有50 300左右，这样的现象通常称为“small samples, large pr ...
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2020-02-29 14:54:03
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严格来说，C++语言中美有多维数组，通常所说的多维数组其实是数组的数组，记住这一点对于以后了解和使用多维数组大有裨益。 当一个数组的元素仍然是数组时，通常使用两个维度来定义它：一个维度表示数组本身大小，另外一个维度表示其元素（也是数组）大小。 int ia[3][4];//大小为3的数组，每个元素是 ...
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2020-02-29 13:15:46
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1.数组，是多个相同类型数据按一定顺序排列的组合，并使用一个名字命名，并通过编号的方式对这些数据进行统一管理。 2，相关概念: ①元素 ②下标、角标、索引 ③数组名 ④数组长度 3.数组，属于引用数据类型，数组元素可以是基本数据类型，也可以是引用数据类型。 4.数组分类: ①按照维度：一维数组，二维 ...
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2020-02-28 18:43:05
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注意：数据结构的一致性，在高维度数据一般使用rbf核函数，使用网格搜索思想迭代求出gamma和c。 每行为一个样本，数据类型都围绕标黄代码而定义的。 SVM训练如下坐标（左边一列为A类，右边为B类），然后预测给出的坐标属于哪一类。 #include<opencv2\opencv.hpp> #incl ...
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2020-02-28 11:56:16
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一、Perceptron Hypothesis Set例子：银行要决定是否给使用者发信用卡。可以将每一个使用者的各种信息作为一个向量，每一个维度使用$x_i$来表示，给每个不同特征给予不同的权重，将加权值的和作为输出，设置一个阈值，如果超过阈值，那么就输出1，如果小于阈值，就输出-1.我们输入的x是... ...
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2020-02-27 20:53:22
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为什么使用卷积？（Why convolutions?） 我们来分析一下卷积在神经网络中如此受用的原因，然后对如何整合这些卷积，如何通过一个标注过的训练集训练卷积神经网络做个简单概括。和只用全连接层相比，卷积层的两个主要优势在于参数共享和稀疏连接，举例说明一下。 假设有一张32×32×3维度的图片，这 ...
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2020-02-27 20:34:30
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卷积步长（Strided convolutions） 卷积中的步幅是另一个构建卷积神经网络的基本操作，让我向你展示一个例子。 如果你想用3×3的过滤器卷积这个7×7的图像，和之前不同的是，我们把步幅设置成了2。你还和之前一样取左上方的3×3区域的元素的乘积，再加起来，最后结果为91。 只是之前我们移 ...
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2020-02-27 19:19:43
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torch.max() ：数组a的最大值 ：多维数组沿维度1方向上的最大值，若a为二维数组，则为每行的最大值(此时是对每行的每列值比较取最大，即沿列的方向最大值) ：对同样大小的两个数组比较，取对应位置上的最大值 torch.clamp() ：对数组a的每个元素，超过max的取max,小于min的取 ...
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2020-02-25 17:46:31
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MySQL官方对索引的定义为：索引（Index）是帮助MySQL高效获取数据的数据结构。数据库查询是数据库的最主要功能之一，我们都希望查询数据的速度能尽可能的快，因此数据库系统的设计者会从查询算法的角度进行优化，这篇文章对索引做一个系统的梳理，希望对大家有帮助。一、MySQL有哪些索引类型索引的分类可以从多个角度进行，下面分别从数据结构，物理存储和业务逻辑三个维度进行划分。1、从数据结构角度（1）
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2020-02-24 16:45:27
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本论文是一篇介绍使用CNN对句子进行分类的论文。本文将介绍使用TensorFlow来实现整个论文的实验过程，一方面熟悉使用TensorFlow API,另一方面加深对CNN在NLP上的应用理解。 对于文本分类问题，常规方法就是抽取文本的特征，使用doc2evc或者LDA模型将文本转换成一个固定维度的 ...
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2020-02-24 13:04:57
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