發(fā)簡信
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均值漂移非常類似于 KMeans 算法，除了一個很重要的因素，你不需要指定分組的數(shù)量。均質漂亮算法自己尋找簇。出于這個原因，它比起 KMeans...
我們使用均值漂移，繼續(xù)聚類和非監(jiān)督學習的話題，這次將其用于我們的泰坦尼克數(shù)據集。 這里有一些隨機度，所以你的結果可能并不相同，然而你可以重新運行...
均值漂移算法。 目前為止的代碼： 這個代碼能夠工作，但是我們決定硬編碼的半徑不好。我們希望做一些更好的事情。首先，我們會修改我們的__init_...
教程用于安裝 TensorFlow， 如果你有 Mac 或者 Linux，你不需要這個教程，只需訪問TensorFlow.org > get s...
像 TensorFlow 和 Theano 這樣的庫不僅僅是深入學習庫，它們是用于深入學習的庫。 他們實際上只是數(shù)值處理庫，就像 Numpy 一...
我們首先使用 MNIST 數(shù)據集，該數(shù)據集包含 6 萬個手寫和標記數(shù)字訓練樣本和 10,000 個的測試樣本，0 到 9，因此共有 10 個“分...
我們打算從零構建我們自己的 KMeans 算法。之前提到過 KMeans 算法的步驟。 選擇 K 值。 隨機選取 K 個特征作為形心。 計算所有...
首先，約束優(yōu)化的話題很多，也有很多材料。即使是我們的子話題：凸優(yōu)化，也是很龐大的。一個不錯的起始點是 https://web.stanford....
我們已經了解了回歸，甚至編寫了我們自己的簡單線性回歸算法。并且，我們也構建了判定系數(shù)算法來檢查最佳擬合直線的準確度和可靠性。我們之前討論和展示過...