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安装pytorch后出现Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.错误

安装pytorch后,运行tensorflow或者pytorch后出现Intel MKL FATAL ERROR: Cannot load mkl_intel_thread.dll.错误 导致tensorflow用不了,查了一些解决办法,最后成功运行出来了。处理方式把下面目录的文件,全部复制到python根目录 复制: 复制到: 检查: ok~~...

2018-09-02 18:49:34

windows下安装凸优化python包cvxpy

安装Anaconda首先安装Anaconda,安装完成后查看python版本python -V 我的就是3.6安装cvxpy下载cvxpy.whl、cvxopt.whl cvxpy: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#cvxpycvxopt: https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/p...

2018-06-11 21:51:28

Python计算矩阵乘向量,矩阵乘实数的一些小错误

计算:Ax-b A: 2*2 x: 2*1 b: 2*1 so, Ax-b: 2*1if __name__ == "__main__": A = np.array([[4.0, 1.0], [1.0, 3.0]]) b = np.array([[1.0], [2.0]]) x_0 = np.array([[2.0], [1...

2018-05-11 23:37:09

github上Hexo Theme Yilia 主题配置gitment 出现gitment Error: Validation Failed错误

使用Hexo Theme 的Yilia 主题配置了个个人博客,想加gitment评论功能的时候发现出现了gitment Error: Validation Failed错误。 查阅资料了解到: issue的标签label有长度限制!labels的最大长度限制是50个字符。然后gitment默认的id是页面id,就是文章的唯一的标识 id: ‘页面 ID’所以我们需要限...

2018-04-29 12:39:53

LaTex符号大全(LaTeX_Symbols)

LaTeX:

2018-04-16 21:33:20

安装Hexo时npm install hexo -g 出错

错误如下: 解决方式: it was caused by the ByteFence Anti-malware software. After we uninstalled it, npm works. 重新安装:

2018-04-09 20:02:57

windows下Atom+texlive搭建本地Latex环境

1.下载并安装TexLive(必须,相当于java开发需要安装JDK):http://tug.org/texlive/acquire-netinstall.html 安装时间会有点久,大概需要3点几G的安装包 2.下载并安装atom(由 GitHub 开发的自由及开放源代码的文字和代码编辑器):https://atom.io/ 3.打开atom,安装language-latex 和 late...

2018-04-08 10:29:37

深度学习环境配置- win10+Anoconda3-2.4.0+cuda8.0+TensorFlow-GPU+Pycharm2016测试Demo-GPU加速

前言本来用的是Python2.7,但最近学习需要用到TensorFlow,TensorFlow支持windows,但tensorflow在windows下只支持python 3.5以上Anacoda3-4.2.0安装Anacoda3-4.2.0 Uses python 3.5下载: https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2...

2018-02-05 17:38:22

机器学习-Hierarchical clustering 层次聚类算法

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程假设有N个待聚类的样本,对于层次聚类来说,步骤:(初始化)把每个样本归为一类,计算每两个类之间的距离,也就是样本与样本之间的相似度;寻找各个类之间最近的两个类,把他们归为一类(这样类的总数就少了一个);重新计算新生成的这个类与各个旧类之间的相似度;重复2和3直到所有样本点都归为一类,结束整个聚类过程其实是建立了一棵树,在

2018-01-21 16:37:33

机器学习-Kmeans算法

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程 归类聚类(clustering) 属于非监督学习 (unsupervised learning),无类别标记(class label) K-means 算法Clustering 中的经典算法,数据挖掘十大经典算法之一 算法接受参数 k ;然后将事先输入的n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足:同一聚类中的

2018-01-20 16:46:36

机器学习-回归中的相关性(Correlation Coefficient)和R平方值算法

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程皮尔逊相关系数 (Pearson Correlation Coefficient):概念:衡量两个值线性相关强度的量 取值范围: [-1, 1]: 正向相关: >0, 负向相关:计算公式: 相关举例计算: R平方值定义:决定系数,反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。

2018-01-19 15:25:15

机器学习-非线性回归( Unlinear Regression) -逻辑回归(Logistic Regression)算法

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程 概率定义概率(Probability): 对一件事情发生的可能性的衡量范围0 计算方法根据个人置信根据历史数据根据模拟数据条件概率 即A在B发生的情况下的概率=AB同时发生的概率/B发生的概率Logistic Regression (逻辑回归)例子 以h(x)

2018-01-18 16:07:15

机器学习-多元线性回归(Multiple Regression)算法

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程与简单线性回归区别简单线性回归:一个自变量(x)多元线性回归:多个自变量(x)多元回归模型y=β0+β1x1+β2x2+ … +βpxp+ε 其中:β0,β1,β2… βp是参数 ε是误差值多元回归方程E(y)=β0+β1x1+β2x2+ … +βpxp估计多元回归方程y_hat=b0+b1x1+

2018-01-17 16:30:14

机器学习-简单线性回归(Simple Linear Regression)算法

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程准备需要用到一些统计量:平均值(mean)中位数(median)众数(mode)方差(variance)标准差(standard deviation)概念回归:(regression) Y变量为连续数值型(continuous numerical variable) 如:房价,人数,降雨量分类:(Classi

2018-01-16 15:42:49

机器学习-神经网络(Neural Network)算法

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程背景以人脑中的神经网络为启发,最著名的算法是1980年的backpropagation多层向前神经网络(Multilayer Feed-Forward Neural Network)Backpropagation被使用在多层向前神经网络上多层向前神经网络由以下几部分组成:输入层(input layer)、隐藏层(hidden la

2018-01-15 17:24:12

机器学习-支持向量机的SVM(Supprot Vector Machine)算法-linear inseparable

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程概述linear separable 线性可分特性(优点)训练好的模型的算法复杂度是由支持向量的个数决定的,若不是由数据的维度决定的。所以SVM不容易产生overfitingSVM训练出来的模型完全依赖于support vectors,即使训练集里面所有非支持向量的点都被去除,重复训练过程,结果依然是完全一样的模型。一个

2018-01-12 15:51:55

机器学习-支持向量机的SVM(Supprot Vector Machine)算法-linear separable

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程机器学习一般框架训练集 => 提取特征向量 => 结合一定算法(分类器:eg决策树,KNN) => 得到结果SVM概述深度学习出现之前,SVM被认为机器学习中近十几年来最成功的,表现最好的算法。SVM要寻找区分两类的超平面(hyper plane),使边际(margin)最大 总共可以有无数个超平面 如何选取使得边际最

2018-01-11 17:14:20

机器学习-临近取样(K-Nearest Nerghbor)KNN算法

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程最邻近规则分类(K-Nearest Nerghbor),KNN算法概念是分类(classification)算法步骤为了判断未知实例的类别,以所有已知实例的类别作为参考选取参数K,选取它最近的已知实例进行归类,已知实例选择K个,K值一般不会太大,一般:1,3,5,7这样的奇数(因为要少数服从多数的投票),看哪个精确度最高计算未知

2018-01-10 16:15:28

机器学习-决策树(decision tree)算法

学习彭亮《深度学习基础介绍:机器学习》课程 [toc]决策树概念决策树是一种用于监督学习的层次模型,由此,局部区域通过少数几步递归分裂决定。 决策树是一个类似流程图的树结构:其中每个结点表示在一个属性上测试,每个分支代表一个属性输出,每个树叶结点代表类或类分布。树的最顶层是根节点。信息熵entropy概念一条信息的信息量大小和它的不确定性有直接的关系,要搞清楚一件非常非

2018-01-09 17:42:29

备忘录模式-Memento Pattern

模式概述UML类图题目GitHub源码源码运行结果模式概述 Without violating encapsulation, capture and externalize an object’s internal state so that the object can be restored to this state later. 在不破坏封装性的前提下,捕获一个对象的内部

2017-06-21 11:20:53

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