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机器学习入门|决策树(一)

决策树(decesion tree)算法与其他机器学习算法最大的优势就是有很好的解释性,并可将分类结果进行可视化展示。但是决策树算法选择特征的方法众多,如何选择合适的方法是一个难点。

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机器学习|朴素贝叶斯算法(二)-用sklearn实践贝叶斯

准备好好弄一弄机器学习——朴素贝叶斯算法,目前总共有三篇博文。这一篇主要是通过sklearn这个强大的python机器学习库来简单的实践一下朴素贝叶斯,希望能有所收获( ̄︶ ̄)↗ 

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机器学习|朴素贝叶斯算法(一)-贝叶斯简介及应用

准备好好弄一弄机器学习——朴素贝叶斯算法,目前总共有三篇博文。这一篇主要是简述贝叶斯公式的推导和贝叶斯的一些应用,希望能有所收获( ̄︶ ̄)↗ 

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矩阵求导总结

在看“多元线性回归”(multivariate linear regression)的时候又碰到了矩阵求导,决心把矩阵求导学一学了,网上搜了一些,也看了一下维基,简单整理一下,以后再碰到矩阵求导就方便查看了d=====( ̄▽ ̄*)b

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python词云(二):中文词云介绍及其存在的问题

这里主要介绍一下基于Python生成中文词云,学习只要是通过网上的博客,及python中文分词库jieba

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ssm整合配置实例

本文主要是介绍SSM整合基本配置实例,利用一个简单的例子来说明如何整合SSM

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卷积网络初始:LeNet

来做一个关于卷积神经网络的归类,先从LeNet开始: LeNet出自Yann Lecun(卷积网络之父),Yoshua Bengio(蒙特利尔大学教授,吴恩达的同门),Leon Bottou(将随机梯度下降引入学习中)三位大牛之手 这里附上LeNet的原始论文:Gradient-Based Learning Applied to Document RecognitionLeNet提出于1998年,当时以SVM为主的基于统计的学习方法和像一些sift之类的基于专业知识的特征统计的检测方法非常流行,同时当时计算机计算能力弱,还没有像GPU一样的加速工具,即使是像mnist的数据集,也是个挑战。

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python词云(一)简单的英语词云

python的一个蛮酷炫的功能是可以轻松地实现词云。github上有关于这个项目的开源代码:https://github.com/amueller/word_cloud注意跑例程时要删除里面的wordcloud文件夹词云的功能有部分是基于NLP,有部分是基于图像的,下面以一段github word.

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