前言 我们在用Python进行机器学习建模项目的时候，每个人都会有自己的一套项目文件管理的习惯，我自己也有一套方法，是自己曾经踩过的坑踩过的雷总结出来的，现在在这里分享一下给大家，因为很多伙伴是接触Python编程入门不久，也希望大家少走弯路，多少有些地方可以给大家借鉴。 每天都有程序员定时讲解Py ...
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2020-02-21 19:55:23
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一、频率派 假设X为随机数据，其矩阵表示维度为N,假设θ为X随机数的特征，频率派认为在一次实验中，如果时间A发生了，那么则认为事件A的发生一定是事件A的概率最大，记为P(x=A)最大，由假设可知事件A发生的概率和θ有关。 极大似然是指一次试验就发生的事件，这个事件本身发生概率最大，极大似然估计具体求 ...
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2020-02-21 18:24:04
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把一本《白话深度学习与tensorflow》给啃完了，了解了一下基本的BP网络，CNN，RNN这些。感觉实际上算法本身不是特别的深奥难懂，最简单的BP网络基本上学完微积分和概率论就能搞懂，CNN引入的卷积，池化等也是数字图像处理中比较成熟的理论，RNN使用的数学工具相对而言比较高深一些，需要再深入消... ...
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2020-02-21 18:22:04
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Gradient Descent For Multiple Variables 问题提出：Week2的梯度下降问题由单一变量转变成了多变量： 相应的公式如下： 梯度下降算法 $$ \begin{array}{l}{\text { repeat until convergence: }\{} \\ { ...
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2020-02-20 22:12:11
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如何成为一名AI工程师 step 1. 前端：js，html，找准方向开始累积知识！ 2. 计算机/数学专业 3. python anaconda IDE pycharm/jupyter 4. 熟悉基础语法，了解数据结构 刷leetcode，剑指offer 5. 熟悉基础数学知识 6. 机器学习入门 ...
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2020-02-20 20:07:42
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目标检测和边界框 在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或物体检测。 目标检测在 ...
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2020-02-20 20:04:45
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高斯混合模型 本博客根据 百面机器学习，算法工程师带你去面试 一书总结归纳，公式图片均出自该书. 本博客仅为个人总结学习，非商业用途，侵删. 网址 http://www.ptpress.com.cn 高斯混合模型（Gaussian Mixed Model， GMM） 是一种常见的聚类算法，与K均值算 ...
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2020-02-20 18:38:49
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慢慢才意识到概率统计的重要性，当时学的时候只知道很重要，是机器学习基础啥的，但是却没有真正意识到( ╯□╰ )。我现在的理解是，统计学习可以从大数据中挖掘出规律（其实和数据挖掘还是很相关的），在科研工作和生活中都可以帮助和指导我们。生活中，我们可以通过分析数据，“透过现象看本质” (learning ...
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2020-02-20 17:28:43
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决策树 决策树简介 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。在机器学习中，决策树是一个预测 ...
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2020-02-20 15:29:46
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优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值，但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同。 优化方法目标：训练集损失函数值 深度学习目标：测试集损失函数值（泛化性） 1 %matplotlib inline 2 import sys 3 import d2lzh1 ...
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2020-02-20 13:14:49
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