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2年前

协同过滤推荐 -- 基于行为相似的召回 userCF & itemCF

基于用户的协同过滤(userCF) 基于物品的协同过滤(itemCF)

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2年前

贝叶斯分类 & 朴素贝叶斯分类

该博客借鉴周志华-机器学习的解读,有加入自己的感悟,一方面作为学习的笔记,再者有基于此做一些实际的思考

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2年前

深度学习--- GAN网络原理解析

Generative Adversarial Network对抗生成网络,这是当下机器视觉比较热门的一个技术,由两部分组成生成器和判别器组成

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2年前

从标准方程,梯度下降窥探机器学习训练原理

下面我们分布阐述1.标准方程2.梯度下降3.机器学习模型训练过程1.标准方程这个定义其实很好理解:下面我们以线性回归进行进一步的论证:1.线性回归的预测模型2.那么线性回归的成本函数就是MSE:3.接

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2年前

信息论和交叉熵损失函数

同步csdn地址:在机器学习和深度学习中,很多时候需要进行分类,这时会涉及到决策边界,比如sigmod激活函数;但是当面对多分类的时候(比如经典的MNIST),我们需要预测每一个种类output的概率

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2年前

信息论和交叉熵损失函数

deep learning中比较经典的损失函数一个MSE(均方根误差),一个便是交叉熵(H(P,Q)),这篇文章信息论一步步去退出交叉熵欢迎阅读,欢迎补充好

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2年前

从标准方程,梯度下降窥探机器学习训练原理

机器学习的学习不应该仅仅停留在对scikit-learn or tensorflow(deep learning)框架的调用,而应该着眼于内部的世界,学习机器学习有一段时间了,有必要回头整理一下,下面我们基于线性模型来看标准方程梯度下降进而来看基于以上两者如何实现模型的训…

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2年前

梯度消失 & 梯度爆炸

神经网络(DNN)其实就是人工神经网络(ANN)的多层实现,一个ANN有2个或者2个以上的隐藏层,则被称为深度神经网络(DNN),下面的内容我们会针对神经网络反向微分过程中产生的梯度爆炸和梯度消失,以及当前有效的缓和方法做一些具体的论述; **当然有兴趣的同学建议自己去推导神经…

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3年前

Android组件化 -- 完全解耦实践方案

完全解耦的组件化方案 1.各组件之间res的定制化控制 2.基于component-base的注册分发机制,实现AIDLManager的跨进程 3.实现sp的跨进程读取,当然有机会可以基于ARouter自己实现跨进程的跳转的自定义navigate框架

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3年前

OkHttp源码分析---- 图解源码 + 源码解析 - CSDN博客

首先来看OKHttp的一个简单的源码图解OkHttpClient其实在OkHttp中OkHttpClient是一个控制的角色;首先来看OkHttp的Builder类:初始化调度器,超时时间,复连接池,

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2017-08-09