数据结构和算法解决是“如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”。 因此需从执行时间和占用空间两个维度来评估数据结构和算法的性能。 分别用时间复杂度和空间复杂度两个概念来描...

开始重新巩固一下机器学习的内容，先从基本的一些概念和定义开始。 1. 机器学习的基本定义 机器学习算法是一种能够从数据中学习的算法。那么这里的学习的定义是什么呢？这里有一个...

2. 概率论 事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。...

本文是第一篇，线性代数部分的内容，主要是比较基础部分的学习笔记。 1. 线性代数 一个标量表示一个单独的数，它不同于线性代数中研究的其他大部分对象（通常是多个数的数组）。我...

1. PyTorch 基础 PyTorch 是数值计算方面其中一个最流行的库，同时也是机器学习研究方面最广泛使用的框架。在很多方面，它和 NumPy 都非常相似，但是它可以...

上一篇文章介绍了前面 6 小节，从深度学习的定义到介绍了神经网络、前向神经网络、卷积神经网络、循环神经网络以及递归神经网络，接下来会介绍剩余的几个算法以及两大应用方向。 7...

上一篇文章简单介绍了推荐系统的定义和应用，推荐系统第二篇，简单介绍用户画像的知识， 以及通过文本来构建用户画像的知识。 用户画像其实就是从海量的用户数据中，建模抽象出来每个...

自从 2012 年在一个图像识别比赛上，一个神经网络的性能超过人类后，深度学习就火了起来，但当时只有少数人会预料到接下来会发生什么。 在过去的十年里，有越来越多的算法面世，...

1. 推荐系统能做什么--推荐系统最终可以把那些会在用户和物品之间产生的连接提前找出来。 这里说的连接，含义非常广泛，凡是能够产生关系的都是连接，包括用户对物品的行为，或者...

这篇文章主要是介绍一些 python 的技巧。 1. Lambda, map, filter, reduce 因为快速声明的特点使得 lambda 非常适合用于回调函数以及...

Pandas 是一个广泛应用于数据分析等领域的 Python 库。关于它的教程有很多，但这里会一些比较冷门但是非常有用的技巧。 这是一个大家都应该知道的函数，因为它就是读取...

本来今天是没文章的，RocketMQ周末写了60%发不出来，但是感觉日子特殊嘛我就熬夜写一下。 我身边熟悉的我人都知道，其实帅丙我是不过西方节日的，但是最近家里出了一些事嘛...

对于大部分数据科学问题，并不需要精通所有排序算法的基础实现。事实上，过早进行优化有时候会被认为是所有错误的根源。不过，了解哪个库以及需要使用哪些参数进行排序是非常有帮助的，...

最近会开始继续 Python 的进阶系列文章，这是该系列的第一篇文章，介绍进程和线程的知识，刚好上一篇文章就介绍了采用 concurrent.futures 模块实现多进程...

concurrent.futures 是标准库里的一个模块，它提供了一个实现异步任务的高级 API 接口。本文将通过一些代码例子来介绍这个模块常见的用法。 Executor...

本次教程主要介绍如何用深度学习实现迁移学习。更多更详细的迁移学习知识可以查看 cs231n 课程--https://cs231n.github.io/transfer-le...

看《小欢喜》看到 45 岁的方圆被辞退的那个场景我有点难过。当然我不是因为他而难过，我是想到我 45 岁的时候会不会也被辞退？这种情绪持续了几天也无法挥散。（我似乎知道为什...

本文将主要介绍如何采用 cuda 和 pycuda 检查、初始化 GPU 设备，并让你的算法跑得更快。 PyTorch 是 torch 的 python 版本，它是 Fac...

本文教程主要是介绍如何加载、预处理并对数据进行增强的方法。 接下来将给我们的人脸关键点数据集自定义一个类别，在 __init__ 方法中将读取数据集的信息，并在 __get...