平行线上的交点

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全部文章（共58篇）

深度学习框架的对比及分析

本文主要介绍了现在主流的三大深度学习框架Tensorflow、Caffe和Pytorch的组成结构，并对其特点进行了简要分析。 Tensorflow TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。图中的节点表示数***算，而图边表示节点之间传递的***数据阵列（又称张...

2019-03-27

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2019-2-21-Docker集群使用文档 (tensorflow)

用户管理 (管理员权限) 添加docker用户组: sudo groupadd -g 344 docker 添加用户到用户组： sudo usermod -a -G 用户组用户从用户组中删除用户 gpasswd -d 用户用户组镜像的基本操作列出本地镜像 doc...

2019-03-27

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机器学习方法之K-means聚类

聚类(Clustering)，就是将相似的事物聚集在一起，而将不相似的事物划分到不同的类别的过程，是数据分析之中十分重要的一种手段。与此前介绍的决策树，支持向量机等监督学习不同，聚类算法是非监督学习(unsupervised learning )，在数据集中，并不清楚每条数据的具体类别。算...

2019-03-27

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回归中的相关度和决定系数

训练集中可能是有若干维度的特征。但有时并不是所有特征都是有用的，有的特征其实和结果并没有关系。因此需要一个能衡量自变量和因变量之间的相关度。皮尔逊相关系数皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient），是用于度量两个变量 X 和 Y 之间的相关（线性相关...

2019-03-27

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机器学习方法之非线性回归（ Logistic Regression）

非线性回归是线性回归的延伸，其目标预测函数不是线性的。本文主要介绍逻辑回归（Logistic Regression），它是非线性回归的一种，虽然名字中有“回归”二字，但其本质上是一个分类模型。含义我们知道，线性回归的模型是求出输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ，满足 ...

2019-03-27

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机器学习方法之线性回归(LR)

线性回归(linear regression)是利用数理统计和归回分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。与之前的分类问题( Classification )不一样的是，分类问题的结果是离散型的；而回归问题中的结果是连续型（数值）的。数据特征数理统计中，常用...

2019-03-27

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机器学习方法之神经网络（NN）

神经网络算法( Neural Network )是机器学习中非常非常重要的算法。它以人脑中的神经网络为启发，是整个深度学习的核心算法。深度学习就是根据神经网络算法进行的一个延伸。背景神经网络是受神经元启发的，对于神经元的研究由来已久，1904年生物学家就已经知晓了神经元的组成结构。一个...

2019-03-27

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机器学习方法之SVM

支持向量机（support vector machine）,简称SVM，最早在1963年，由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 提出。目前的版本(soft margin)是由Corinna Cortes 和 Vapnik在1993年提出，并在1...

2019-03-26

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机器学习方法之决策树

决策树是一个类似于流程图的树结构：其中，每个内部结点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根结点。上图中是否出去玩取决于天气情况（sunny、overcast、rain）和空气湿度（humidity、windy）这2个属性的值。信息...

2019-03-26

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机器学习方法之KNN

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。实例分析有两类不同的样本数据，分别用蓝色的小正方形和红色的小三角形表示，而图正中间的那个绿色的...

2019-03-26

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