[toc] 一、机器学习是什么 机器学习是计算机基于数据构建 并运用模型对数据进行 的学科。 机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 机器学习是 的核心，从大量现象中提取反复出现的规律与模式，是使计算机具有智能的根本 ...
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2020-03-28 13:01:50
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概述 命名实体识别在NLP的应用中也是非常广泛的，尤其是是information extraction的领域。Named Entity Recognition(NER) 的应用中，最常用的一种算法模型是隐式马可夫模型（Hidden Markov Modelling）- HMM。本节内容主要是通过介绍 ...
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2020-03-28 00:55:33
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安装 sklearn.datasets 这个包提供一些函数用于读取样本数据（数据存在 .csv 或 .csv.gz 文件），比如 酒数据集（用于分类） 13 个特征包括各种成分的含量、酒的颜色等 3 个分类简单的标记为 class_0、class_1、class_2 参数 return_X_y 表示 ...
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2020-03-27 01:01:09
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直接给代码： 1 # -- coding: gbk -- 2 from sklearn.datasets import load_breast_cancer 3 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 4 from sklearn.model_ ...
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2020-03-27 00:37:45
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KNN（K-Nearest Neighbors）算法，又称K近邻算法，单从字面意思我们就能知道，这个算法肯定是和距离有关的。 KNN算法的核心思想： 在一个特征空间中，如果某个样本身边和他最相邻的K个样本大多都属于一个类别，那么这个样本在很大程度上也属于这个类别，且该样本同样具有这个类别的特性。 其 ...
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2020-03-26 21:18:36
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""" 机器学习算法分类： 监督学习（有目标值） 分类（目标值是离散型数据）：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归（目标值是连续型数据）：线性回归、岭回归 无监督学习（无目标值）：聚类 K-means 机器学习一般会把数据集划分为训练集（3/4）和测试集（1/4），可 ...
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2020-03-26 01:37:29
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概述 译自https://jaan.io/what is variational autoencoder vae tutorial/ 在讨论变分自动编码器时，为什么深度学习研究人员和概率机器学习人员会感到困惑？ 什么是变体自动编码器？ 为什么这个词会引起混乱？ 这是因为神经网络和概率模型在基本概念和 ...
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2020-03-25 18:58:58
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代码： # -- coding: gbk -- from sklearn.datasets import load_breast_cancer from pylab import * from sklearn.model_selection import train_test_split from ...
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2020-03-25 01:55:34
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【技能类】 电子基础，电子元器件选型，电路原理图设计，高速电路PCB设计，电子元器件焊接技术，电路板调试，启动程序UBOOT裁剪移植，linux内核裁剪移植，文件系统，低层驱动程序(C语言,ARM架构汇编，linux内核架构)，上层应用程序(C++,Qt,JAVA,Python等，深度学习，机器学习 ...
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2020-03-24 22:52:38
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[toc] 一、线性代数 万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，线性代数的本质是将具体事物抽象为数学对象，描述其静态和动态的特征。 常见概念 标量（scalar） 一个标量 a 可以是整数、实数或复数 向量（vector） 多个标量 a1,a2,?,an 按一定顺序组成一个序列。通常用一维数组表示， ...
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2020-03-24 13:22:25
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