一、关于聚类及相似度、距离的知识点 二、k-means算法思想与流程 三、sklearn中对于kmeans算法的参数 四、代码示例以及应用的知识点简介 （1）make_blobs：聚类数据生成器 sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_feature ...
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编程语言 时间：
2018-05-08 14:24:08
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ECMAScript 版本5是目前最广泛使用的js版本。 其中的一个重要feature strict mode很多人不是很清除和理解。 什么是strict mode? strict mdoe是一种强制js解释引擎以一种和非stric mode不同的语义的方式来解释javascript代码。运行于sc ...
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编程语言 时间：
2018-05-06 16:32:50
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今天在安装完windows server 2012 只有命令行，发现没有桌面。然后在别人的提醒下，才发现忘记安装gui了，这个时候，我也懒的重新安装一遍，所以就在网上找如何能够解决问题的方法，下面为解决方案。 dism /online /enable-feature /all /featurenam ...
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Windows程序 时间：
2018-05-06 00:22:22
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一、结构 每个特征图一整张图片进行全局均值池化，每张特征图得到一个输出，对应于一个输出类别。例如 CIFAR-100分类任务，可直接将最后一层 Mlpconv 输出通道设为100，对每个 Feature Map 进行全局平均池化得到100维的输出向量。 二、作用 1.GAP不需要参数，但全连接层需要 ...
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Web程序 时间：
2018-05-05 11:22:36
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Word embeding 给word 加feature，用来区分word 之间的不同，或者识别word之间的相似性. 因为t-SNE 做了non-liner 的转化，所以在原来的3000维空间的平行的向量在转化过后的2D空间里基本上不会再平行. 看两个向量的相似性，可以用cosine simila ...
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2018-05-02 02:30:32
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原创博文，转载请注明出处！ 嵌入式特征选择法使用机器学习模型进行特征选择。特征选择过程与学习器相关，特征选择过程与学习器训练过程融合，在学习器训练过程中自动进行特征选择。 通过L1正则化来选择特征 sklearn在feature_selection模块中集成的模型SelectFromModel实现了... ...
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2018-05-02 02:24:40
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通常，在Data Science中，预处理数据有一个很关键的步骤就是数据的标准化。这里主要引用 "sklearn文档" 中的一些东西来说明，主要把各个标准化方法的应用场景以及优缺点总结概括，以来充当笔记。 首先，我要引用我自己的文章[Feature Preprocessing on Kaggle ] ...
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2018-05-01 23:57:12
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Making Selections The selection tool is also a useful feature to master when beginning to learn Avogadro. Generally, the selection tool allows for the ...
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2018-04-30 15:40:53
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使用的数据库： mysql> use xiao;Reading table information for completion of table and column namesYou can turn off this feature to get a quicker startup with ...
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数据库 时间：
2018-04-29 21:11:27
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bn是拉平各个feature的差异，而l2 norm是拉平各个样本的差异，本来各个样本的模长千变万化，按照距离的概念，差别是很大的，但是l2 norm后，距离就变得有一个上界了，显然样本间差异变小了。而对于各个feature，本来各个feature的量级都可能不一样，方差也就不一样，bn让方差为1， ...
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2018-04-28 01:28:15
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