不使用任何深度学习框架，实现一个简单的神经网络用来分类。 手把手带你搭建神经网络，包括损失函数的选择，已经手写反向传播代码。 生成一些数据，这些数据不太容易线性分类。 使用softmax和cross-entropy loss，训练一个线性分类器。 实际上就是直接用softmax…

该系列文章是讲解PythonOpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、

我们在开始接触SVM时肯定听到过类似这样的话，决定决策边界的数据叫做支持向量，它决定了margin到底是多少，而max margin更远的点，其实有没有无所谓。 然后一般会配一张图说明一下哪些是支持向量（Support Vector），这个图在之前的学习SVM（二） 如何理解支…

选自dataquest，作者：Christian Pascual，机器之心编译，参与：王淑婷、思源。 要学习统计，就不可避免得先了解概率问题。概率涉及诸多公式和理论，容易让人迷失其中，但它在工作和日常生活中都具有重要作用。先前我们已经讨论过描述性统计中的一些基本概念，现在，我们…

客户细分是市场营销成功的前提，我们从市场中获取的数据一般都没有标记，要想对这些市场数据进行客户细分，将客户划分簇群，这也是一种典型的无监督学习问题。 本项目拟用各种不同的聚类算法来建立客户细分模型，并比较这些聚类算法在这一问题上的优虐。 1. 准备数据集 本项目案例所使用到的原…

摘要：本文简单介绍最近邻算法的基本思想以及具体python实现，并且分析了其优缺点及适用范围，适合初学者理解与动手实践。 新生开学了，部分大学按照兴趣分配室友的新闻占据了头条，这其中涉及到机器学习算法的应用。此外，新生进入大学后，可能至少参加几个学生组织或社团。社团是根据学生的…

本文根据快看漫画屈世超老师在DataFunTalk数据主题技术沙龙活动“大数据从底层处理到数据驱动业务”中分享的《大数据平台的模型思维与用户增长实践》编辑整理而成，在未改变原意的基础上稍做修改。 今天分享的内容分为三个部分，首先介绍下快看漫画发展状况，第二个就是我们在大数据平台…

前面我们学习过监督学习模型的性能评估，由于数据集有标记，所以我们可以将模型预测值和真实的标记做比较，计算两者之间的差异，从而来评估监督学习模型的好坏。 但是，对于无监督学习模型，由于没有标记数据，我们该怎么样评估一个模型的好坏了？显然，此时我们不能采用和监督学习模型一样的评估方…

长文带你初步认识机器学习，看看它能解决什么问题。