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机器学习实战3——用python画决策树

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《机器学习实战》第三章中使用python画决策树 plotNode plotNode的功能是画结点和线,箭头是从 parentPt 指向 centerPt 的 plotMidText 该函数用于在线的中间写入数字 plotTree 和 cr

机器学习实战2——决策树

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信息 信息论奠基人香农(Shannon)认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”,信息量用来量化消除的不确定的多少。事件发生的概率越低,那么该事件发生的信息量就越高 一个发生的事件x的信息量为 h(x) = – log_2{(P

机器学习实战1——kNN算法

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kNN 是 k-NearestNeighbor 的缩写,中文叫做k-临近算法。它的思想是通过一个点最邻接的k个点的分类来预测这个点的分类。 如下图所示,k=3时,预测问号是属于○还是△ 。在距离要预测样本最近的三个点中,有2个是三角,1个时

win7安装tensorflow GPU版本

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首先要保证你的GPU对CUDA的兼容性是大于等于3.0的,参考这里:CUDA GPUs | NVIDIA Developer 我的显卡是 GeForce GT 640M ,正好是支持3.0的。 一、安装CUDA® Toolkit 8.0 目

Modularity计算的C++代码

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Modularity的定义和公式推导可以参考Modularity的计算方法——社团检测中模块度计算公式详解 | 雅乐网 使用公式 $$Q = \sum_i{(\frac{e_i}{m} – (\frac{k_{C_i}}{2m}

社团检测常用算法调用总结

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测试文件 graph.txt,内容为: 网络如下图所示: Louvain Modularity 该方法paper: [0803.0476] Fast unfolding of communities in large networks 代码

Social Network Analysis笔记1:介绍

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本系列文章是Coursera上密歇根大学的《Social Network Analysis》课的笔记。这门课现在已经不开了,课程的视频可以在这里下载:课程视频 | MOOC学院 一、介绍 社交网络可以用图(Graph)表示,它包含一系列结点

Andrew Ng机器学习课程笔记11——图像文字识别

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图像文字识别的任务是从一张给定的图片中识别文字。不同于文档的文字识别,图像文字识别首先要发现图像中哪个地方有文字。然后在进行文字识别。 完成这个任务的流水线如下: 1. 文字侦测(Text Detection)—— 确定图片中的文字在哪里

Andrew Ng机器学习课程笔记10——大规模机器学习

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当训练集的规模很大时,可以帮助我们训练出更好的结果。但是,训练集规模的增大也带来了计算的代价非常大。 可以通过绘制学习曲线来判断大规模的训练集是否有必要。 梯度下降法的两个变种 假设我们的训练集中有100万个记录,在一般的梯度下降中,每次迭

Andrew Ng机器学习课程笔记目录

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这一系列笔记是我在学习Coursera上Andrew Ng的机器学习课程时写的,该课程链接如下: https://www.coursera.org/learn/machine-learning 我主要参考课程中的视频和板书资源,另外还参考了

Andrew Ng机器学习课程笔记8——聚类和降维

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聚类(clustering) 非监督学习(Unsupervised Learning) 聚类算法是本课程学习的第一个非监督学习算法,在第一周就介绍过非监督学习。非监督学习中,数据集中的数据没有任何标签(正确答案),只有x,没有y。数据可能是