【Machine Learning】KNN算法虹膜图片识别
K-近邻算法虹膜图片识别实战作者：白宁超2017年1月3日18:26:33摘要：随着机器学习和深度学习的热潮，各种图书层出不穷。然而多数是基础理论知识介绍，缺乏实现的深入理解。本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得。本系列文章将采用理论结合实践方式编写。首先介绍机器学习和深度学习的范畴，然...
一块移动硬盘怎样兼容Mac和Windows系统，并且可以在time machine上使用
Mac的内存通常不是很大，加上使用Mac的timemachine备份的话，是需要外置U盘或硬盘的。U盘存储空间较小，大家也不会去分区，直接拿来用在Mac上或者Windows上就可以了。所以这里只说硬盘。现在的USB接口的移动硬盘白菜价，四五百块钱1T的硬盘是现在最常用的，也是我买的类型。我希望这块硬...
POJ2455Secret Milking Machine[最大流 无向图 二分答案]
SecretMilkingMachineTimeLimit:1000MS MemoryLimit:65536KTotalSubmissions:11865 Accepted:3445DescriptionFarmerJohnisconstructinganewmilkingmachineandwis...
Machine Learning 神器 - sklearn
Sklearn官网提供了一个流程图，蓝色圆圈内是判断条件，绿色方框内是可以选择的算法：从START开始，首先看数据的样本是否 >50，小于则需要收集更多的数据。由图中，可以看到算法有四类，分类，回归，聚类，降维。其中 分类和回归是监督式学习，即每个数据对应一个label。 聚类 是非监督式学习...
Docker Machine创建Azure虚拟主机
这篇文章主要为大家详细介绍了Docker Machine创建Azure虚拟主机的相关资料，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
斯坦福大学公开课机器学习： advice for applying machine learning | deciding what to try next(revisited)（针对高偏差、高方差问题的解决方法以及隐藏层数的选择）
针对高偏差、高方差问题的解决方法：1、解决高方差问题的方案：增大训练样本量、缩小特征量、增大lambda值2、解决高偏差问题的方案：增大特征量、增加多项式特征（比如x1*x2,x1的平方等等）、减少lambda值隐藏层数的选择对于拟合效果的影响：隐藏层数过少，神经网络简单，参数少，容易出现欠拟合；隐...
AI Factorization Machine（FM）算法
FM算法参考链接：https://www.csie.ntu.edu.tw/~b97053/paper/Rendle2010FM.pdfAIFactorizationMachine（FM）算法的更多相关文章FactorizationMachine算法参考:http://stackbox.cn/2018...
Docker Machine深入学习
Docker与Docker Machine 的区别？又如当我们执行docker-machine create命令时，Docker Machine都做了些什么？这篇文章都会告诉大家，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
C# winform webbrowser如何指定内核为IE11？ 输出 this.webbrowser.Version 显示版本是IE11的，但实际版本不是啊！ 网上打的修改注册表HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Wow6432Node\Microsoft\Internet Explorer\MAIN\FeatureControl\FEATURE_BROWSER_EMULA
最佳答案 1）假设你应用程序的名字为MyApplication.exe2）运行Regedit，打开注册表，找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Wow6432Node\Microsoft\InternetExplorer\MAIN\FeatureControl\FEATURE_...
How do I learn mathematics for machine learning?
https://www.quora.com/How-do-I-learn-mathematics-for-machine-learning HowdoIlearnmathematicsformachinelearning?PromotedbyTimeDoctorSoftwareforproducti...
docker-machine配置导入/导出脚本
为了在多个主机同步docker-machine的配置，常常需要对docker-machine配置进行导入导出。这里附上两个脚本分别用于导出/导入docker-machine配置：docker-machine-export.sh和docker-machine-import.sh。这两个脚本需要所有的主...
RabbitMQ>Erlang machine stopped instantly (distribution name conflict?). The service is not restarted as OnFail is set to ignore.-报错解决方案 原来是NNND。。。
>Erlangmachinestoppedinstantly(distributionnameconflict?).TheserviceisnotrestartedasOnFailissettoignore.-报错解决方案原来是NNND。。。RabbitMQ安装的盘符的名字是中文字符切记：Ra...
POJ 2455 Secret Milking Machine (二分 + 最大流)
题目大意：给出一张无向图，找出T条从1..N的路径，互不重复，求走过的所有边中的最大值最小是多少。算法讨论：首先最大值最小就提醒我们用二分，每次二分一个最大值，然后重新构图，把那些边权符合要求的边加入新图，在新图上跑网络流。这题有许多注意的地方：1、因为是无向图，所以我们在加正向边和反向边的时候，流...
[Machine Learning] 国外程序员整理的机器学习资源大全
本文汇编了一些机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。1.C++1.1计算机视觉CCV —基于C语言/提供缓存/核心的机器视觉库，新颖的机器视觉库OpenCV—它提供C++,C,Python,Java以及MATLAB接口，并支持Windows,Linux,AndroidandMacOS操作...
Machine Learning in Action -- AdaBoost
初始的想法就是，结合不同的分类算法来给出综合的结果，会比较准确一些称为ensemblemethodsormeta-algorithms，集成方法或元算法集成方法有很多种，可以是不同算法之间的，也可以是同一个算法但不同参数设置之间的，也可以是将数据集分成多分给不同的分类器之间的总的来说，有3个维度可以...
A glimpse of Support Vector Machine
支持向量机（supportvectormachine，以下简称svm）是机器学习里的重要方法，特别适用于中小型样本、非线性、高维的分类和回归问题。本篇希望在正篇提供一个svm的简明阐述，附录则提供一些其他内容。（以下各节内容分别来源于不同的资料，在数学符号表述上可能有差异，望见谅。）一、原理概述机器...
Windows Azure Virtual Machine (34) 保护Azure虚拟机
《WindowsAzurePlatform系列文章目录》请注意：我们在Azure上创建的虚拟机，都是可以通过公网IP地址来访问的。(直接通过虚拟机的IP地址：PIP，或者通过负载均衡器的IP地址：VIP)但是总会有不怀好意的黑客，会攻击这些虚拟机。所以保护Azure虚拟机是非常重要的。如果是Linu...
Linear Regression with machine learning methods
Ha,it'sEnglishtime,let'sspendafewminutestolearnasimplemachinelearningexampleinasimplepassage.IntroductionWhatismachinelearning?youdesignmethodsformach...
限制Boltzmann机（Restricted Boltzmann Machine）
起源：Boltzmann神经网络Boltzmann神经网络的结构是由Hopfield递归神经网络改良过来的，Hopfield中引入了统计物理学的能量函数的概念。即，cost函数由统计物理学的能量函数给出，随着网络的训练，能量函数会逐渐变小。可视为一动力系统，其能量函数的极小值对应系统的稳定平衡点。H...
Machine learning | 机器学习中的范数正则化
目录1.\(l_0\)范数和\(l_1\)范数2.\(l_2\)范数3.核范数（nuclearnorm）参考文献使用正则化有两大目标：抑制过拟合；将先验知识融入学习过程，比如稀疏、低秩、平滑等特性。结合第二点以及贝叶斯估计的观点，正则化项（regularizer）就是先验概率项。监督学习中绝大多数任...