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蟻群算法解TSP(1)-概述引言 遺傳算法通過借鑒大自然物種的進化規(guī)律取得了難以想象的效果，同樣地，馬上要介紹的蟻群算法也通過效仿螞蟻嗅取信息素尋找食物最短路徑的現(xiàn)象，取得了不相上下的效果，甚至在某些方...
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看看書，寫寫代碼，聽聽網(wǎng)易云，抖抖腿這樣過日子。
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記錄下自己干了些什么
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機器學(xué)習(xí)（16）——EM算法
算法思想：含有隱變量的極大似然估計 我們經(jīng)常會從樣本觀察數(shù)據(jù)中，找出樣本的模型參數(shù)。 最常用的方法就是極大化模型分布的對數(shù)似然函數(shù)。 但是在一些情況下，我們得到的觀察數(shù)據(jù)有未...
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【機器學(xué)習(xí)】遺傳算法(Genetic Algorithm)的Python實現(xiàn)??本文章用Python實現(xiàn)了基本的優(yōu)化遺傳算法并用類進行了封裝 一、遺傳算法概述 ??遺傳算法（Genetic Algorithm）是模擬達(dá)爾文生物進化論的自然選擇和遺傳學(xué)...
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機器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。數(shù)據(jù)挖掘是從海量數(shù)據(jù)中獲取有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程。數(shù)據(jù)挖掘中用到了大量的機器學(xué)習(xí)界提供的數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)庫界提供的數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一個重要的工具。機器學(xué)習(xí)交流群：613944735
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本專題招募管理員，有意向請簡信私聊，謝謝！ 用來分享機器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算機視覺等領(lǐng)域的一些技術(shù)。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.itdecent.cn/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.itdecent.cn/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.itdecent.cn/p/6752a8845d01 8. [知乎“機器學(xué)習(xí)”專欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.itdecent.cn/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學(xué)習(xí)！
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編程小白
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一些程序員所需網(wǎng)站學(xué)習(xí)筆記，非原創(chuàng)。謝謝 1. 中文在線教程書籍 free-programming-books-zh_CN 這是github上的一個開源項目，大量免費的計算機編程類中文書籍。...
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2.2 局部加權(quán)線性回歸
一. 局部加權(quán)線性回歸 局部加權(quán)線性回歸是普通線性回歸的一個改進，普通的線性回歸努力尋找一個使得全局代價函數(shù)最小的模型。這個模型對于整體來說是最好的，但對于局部點來說，可能不...
