主成分分析(PCA)是一种常用于减少大数据集维数的降维方法，把大变量集转换为仍包含大变量集中大部分信息的较小变量集。减少数据集的变量数量，自然是以牺牲精度为代价的，降维的好处是以略低的精度换取简便。因为较小的数据集更易于探索和可视化，并且使机器学习算法更容易和更快地分析数据，而不需处理无关变量。总而言之，主成分分析(P...

digits是一个手写数字的数据集，我们可以使用Python的数据可视化库，比如matplotlib，来查看这些手写数字图像。示例显示digits.images中的手写数字图像。fromsklearnimportdatasets#加载`digits`数据集digits=datasets.load_digits()#导入...

前面章节中，我们加载了SciKit-Learn自带的数据集digits，可以通过以下语句查看数据集中包含哪些主要内容：digits.keys()输出dict_keys(['data','target','target_names','images','DESCR']）data 样本数据target ...

机器学习是计算机科学的一个分支，研究的是无需人类干预，能够自己学习的算法。与TensorFlow不同，Scikit-learn(sklearn)的定位是通用机器学习库，而TensorFlow(tf)的定位主要是深度学习库。数据科学中的第一步通常都是加载数据，我们首先学习怎么使用SciKit-Learn来加载数据集。数据...

来源于：http://book.learningjquery.com/3145/errata/ Chapter1page14TheCSSsnippetiscorrect,butitdiffersfromtheCSSinthesampledownloadatpacktpub.com.Visit boo...

A288μWProgrammableDeep-LearningProcessorwith270KBOn-ChipWeightStorageUsingNon-UniformMemoryHierarchyforMobileIntelligence单位：Michigan，CubeWorks（密歇根大学，CubeWorks公司...

转载请注明，本文出自Bin的专栏http://blog.csdn.net/xbinworld，谢谢！DNPU:An8.1TOPS/WReconfigurableCNN-RNNProcessorforGeneral-PurposeDeepNeuralNetworks单位：KAIST（韩国科学技术院，电子工程-半导体系统实...

最近ISSCC2017大会刚刚举行,看了关于DeepLearning处理器的Session14，有一些不错的东西，在这里记录一下。A2.9TOPS/WDeepConvolutionalNeuralNetworkSoCinFD-SOI28nmforIntelligentEmbeddedSystems单位：STMicroe...

转载请注明出处：Bin的专栏，http://blog.csdn.net/xbinworld这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下NeuralNetworks的训练方法——反向传播算法（backpropagation，BP），这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化，可谓极其经典。也是deeplearning的基石...

最近开始学习深度学习了，加油！下文转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_bda0d2f10101fpp4.html主要是顺着Bengio的PAMIreview的文章找出来的。包括几本综述文章，将近100篇论文，各位山头们的Presentation。全部都可以在google上找到。BTW：...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触C...

注：原文中的代码是在spark-shell中编写运行的，本人的是在eclipse中编写运行，所以结果输出形式可能会与这本书中的不太一样。首先将用户数据u.data读入SparkContext中。然后输出第一条数据看看效果。代码例如以下：valsc=newSparkContext("local","ExtractFeat...

ShufflearraysorsparsematricesinaconsistentwayThisisaconveniencealiasto resample(*arrays, replace=False) todorandompermutationsofthecollections.Pa...

公式为：(X-mean)/std 计算时对每个属性/每列分别进行。将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。实现时，有两种不同的方式：使用sklearn.preprocessing.scale()函数，可以直接将给定数据进行标准化...

fromsklearnimportdecompositionimportnumpyasnpA1_mean=[1,1]A1_cov=[[2,.99],[1,1]]A1=np.random.multivariate_normal(A1_mean,A1_cov,50)A2_mean=[5,5]A2_cov=[[2,.99],...