先讲一下线性插值：已知数据(x0,y0)与(x1,y1)，要计算[x0,x1]区间内某一位置x在直线上的y值（反过来也是一样，略）：y−y0x−x0=y1−y0x1−x0y=x1−xx1−x0y0+x−x0x1−x0y1上面比较好理解吧，仔细看就是用x和x0，x1的距离作为一个权重，用于y0和y1的加权。双线性插值本质...

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...

谷歌工程师利用和语言翻译类似的技术开发出了一个用于翻译图片主题的机器学习算法将一种语言自动翻译成另一种语言一直以来都是难以攻克的问题。但最近几年，谷歌通过开发机器翻译算法改变了传统的翻译过程，通过谷歌翻译从本质上改变了跨文化翻译交流。如今，谷歌正在运用同样的机器学习技术将图片转变为文字。其结果就是自动产生能够准确描述图...

不废话了，直接上代码：packagecn.springboot.config.db.pk.local.impl;/***TheclassSnowflakeidgenerator.Createdbypaascloud.net@gmail.com*Twitter雪花ID算法*概述*-SnowFlake算法是Twitter设...

工作太忙，耽误了，在网站里逛了逛找到几篇不错的分享给大家：主讲存储结构：https://blog.csdn.net/qq_41618510/article/details/84702890主讲数据存储：https://blog.csdn.net/qq_41618510/article/details/84702890主...

 HMM-前向后向算法理解与实现（python）HMM-维特比算法理解与实现（python）解码问题给定观测序列 O=O1O2...OTO=O1O2...OT，模型 λ(A,B,π)λ(A,B,π)，找到最可能的状态序列 I∗...

   在做博弈模型评估的时候，遇到一个问题是如何评价多个模型的优劣。例如我有训练好的三个围棋模型A,B,C，两两之间对打之后有一个胜负关系，如何对这三个模型进行排序呢？通常对于人类选手这种水平有波动的情形，棋类比赛通常计算选手Elo得分按分值排序，足球篮球等通过联赛积分或胜场进行排序，但对...

本来想以知乎问题及回答算法进行分析，然而知乎的好像没有引入时间的概念，有需要的可以去这里看一下：https://www.zhihu.com/question/26933554 ；这里说一下StackOverflow之前使用的算法StackOverflow的排序共分为两类，1个是问题排序，1个是答案排序。这里主...

<?phpclassIdcreate{constEPOCH=0;//开始时间,固定一个小于当前时间的毫秒数constmax12bit=1024;constmax41bit=1099511627888;static$machineId=null;publicstaticfunctionmachineId($mId=...

1、支持向量机SVM希望通过N-1维的分隔超平面线性分开N维的数据，距离分隔超平面最近的点被叫做支持向量，我们利用SMO（SVM实现方法之一）最大化支持向量到分隔面的距离，这样当新样本点进来时，其被分类正确的概率也就更大。我们计算样本点到分隔超平面的函数间隔，如果函数间隔为正，则分类正确，函数间隔为负，则分类错误，函数...

1、K邻近算法将标注好类别的训练样本映射到X（选取的特征数）维的坐标系之中，同样将测试样本映射到X维的坐标系之中，选取距离该测试样本欧氏距离（两点间距离公式）最近的k个训练样本，其中哪个训练样本类别占比最大，我们就认为它是该测试样本所属的类别。2、算法步骤：1）为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照2）选...

1、决策树决策树算法的核心在于决策树的构建，每次选择让整体数据香农熵（描述数据的混乱程度）减小最多的特征，使用其特征值对数据进行划分，每次消耗一个特征，不断迭代分类，直到所有特征消耗完（选择剩下数据中出现次数最多的类别作为这堆数据的类别），或剩下的数据全为同一类别，不必继续划分，至此决策树构建完成，之后我们依照这颗决策...

机器学习算法分类：监督学习、半监督学习、无监督学习、强化学习基本的机器学习算法：线性回归、支持向量机(SVM)、最近邻居(KNN)、逻辑回归、决策树、k平均、随机森林、朴素贝叶斯、降维、梯度增强公式、图示、案例机器学习算法大致可以分为：监督学习|Supervisedlearning半监督学习|Semi-supervis...

   1.1、概念是一种名为“回归”的线性分类器，是由线性回归变化而来的，一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。1.2、按预测标签的数据类型分连续型变量：通过线性回归方程z，线性回归使用输入的特征矩阵X来输出一组连续型的标签值y_pred，以完成各种预测连续型变量...

深度学习与计算机视觉、算法、框架应用与代码实现pdf获取网址：https://www.xiaocifang.com/i/MX892b7b10Msl.html制作需要 特廉价出售...