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深度学习算法原理——经典CNN结构之LeNet-5

参考文献

2019-06-15 09:21:05

python技巧——将list中的每个int元素转换成str

在Python中,有时需要将list以字符串的形式输出,此时可以使用如下的形式:",".join(list_sample)其中,,表示的是分隔符如需要将a_list=["h","e","l","l","o"]转换成字符输出,可以使用如下的形式转换:a_list=["h","e","l","l&qu

2018-07-05 20:19:32

情感分析——深入snownlp原理和实践

一、snownlp简介snownlp是什么?SnowNLP是一个python写的类库,可以方便的处理中文文本内容,是受到了TextBlob的启发而写的,由于现在大部分的自然语言处理库基本都是针对英文的,于是写了一个方便处理中文的类库,并且和TextBlob不同的是,这里没有用NLTK,所有的算法都是自己实现的,并且自带了一些训练好的字典。注意本程序都是处理的unicode编码,所以使...

2018-06-26 11:23:16

TensorFlow实践——Multilayer Perceptron

本文是在SoftmaxRegression的基础上增加了一个隐含层,实现了MultilayerPerceptron的一个模型,MultilayerPerceptron是深度学习模型的基础,对于SoftmaxRegression的TensorFlow实现,可以参见博文“TensorFlow实践——SoftmaxRegression”。对于MultilayerPerceptron的基本原理...

2018-04-26 22:53:25

TensorFlow实践——Softmax Regression

SoftmaxRegression是Logistic回归在多分类上的推广,对于Logistic回归以及SoftmaxRegression的详细介绍可以参见:简单易学的机器学习算法——Logistic回归利用Theano理解深度学习——LogisticRegression深度学习算法原理——SoftmaxRegression下面的代码是利用TensorFlow基本API实现的...

2018-04-18 10:38:29

挑战数据结构和算法面试题——二叉搜索树的后序遍历

题目来源“数据结构与算法面试题80道”。在此给出我的解法,如你有更好的解法,欢迎留言。分析:根据二叉查找树的定义,二叉查找树或者是一棵空二叉树,或者是具有一下特性的二叉树:若它的左子树不为空,则左子树上的所有结点的值均小于根节点的值;若它的右子树不为空,则右子树上的所有结点的值均小于根节点的值;它的左右子树又分别是二叉查找树。结合二叉树的后序遍历,则初始序列...

2018-04-09 15:23:31

挑战数据结构和算法面试题——连续最长数字串

题目来源“数据结构与算法面试题80道”。在此给出我的解法,如你有更好的解法,欢迎留言。问题分析:字符串的处理,判断每一位是不是数字,用到了函数isdigit方法:intcontinumax(char*outputstr,char*inputstr){if(NULL==inputstr)return0;char*p=inpu...

2018-04-07 12:08:45

挑战数据结构与算法面试题——统计上排数在下排出现的次数

题目来源“数据结构与算法面试题80道”。在此给出我的解法,如你有更好的解法,欢迎留言。分析:本题应该是一个确定的问题,即上排的是个数是题目中给定的十个数。其基本的解题过程为:[10,0,0,0,0,0,0,0,0,0][9,0,0,0,0,0,0,0,0,1][8,1,0,0,0,0,0,0,1,0][7,2,1,0,0,0,0,1,0,0][6,2,1,0,...

2018-03-19 20:14:59

挑战数据结构和算法面试题——最大间隔

题目来自伯乐在线,欢迎有不同答案的同学来一起讨论。分析:本题首先需要理解清楚最大间隔的最小:最初的间隔为:[1,1,4,1],此时最大间隔为4删除2后的间隔为:[2,4,1],此时最大间隔为4删除3后的间隔为:[1,5,1],此时最大间隔为5删除7后的间隔为:[1,1,5],此时最大间隔为5在删除元素后的间隔为:[4,5,5],最小值为:4方法:int...

2018-03-15 20:45:26

挑战数据结构和算法——栈的push、pop序列

题目来源“数据结构与算法面试题80道”。在此给出我的解法,如你有更好的解法,欢迎留言。问题分析:本题考查栈的基本操作,栈是一种“先进后出”的数据结构。判断一个序列是否是栈的pop序列是一种常见的问题,可以通过模拟push和pop的过程,push和pop总是成对出现的,如:方法:#definepush1#definepop-1booljudge_pus...

2018-03-14 14:20:41

挑战数据结构和算法——整数的二进制表示中1的个数

题目来源“数据结构与算法面试题80道”。在此给出我的解法,如你有更好的解法,欢迎留言。问题分析:本题涉及到二进制的处理,在本题使用到&操作和>>操作。方法:intget_num(intn){intnum=0;if(n<0){num+=1;n=n*(-1);...

2018-03-14 14:18:54

挑战数据结构和算法——跳台阶问题

题目来源“数据结构与算法面试题80道”。在此给出我的解法,如你有更好的解法,欢迎留言。问题分析:假设f(n)f(n)f\left(n\right)为跳台阶的总跳法,当n=1n=1n=1时,f(n)=1f(n)=1f\left(n\right)=1;当n=2n=2n=2时,f(n)=2f(n)=2f\left(n\right)=2;当n=3n=3n=3时,如果...

2018-03-14 14:15:49

挑战数据结构和算法面试题——左旋转字符串

题目来源“数据结构与算法面试题80道”。在此给出我的解法,如你有更好的解法,欢迎留言。问题分析:本题是常见的旋转字符串的问题,解决的方法是两步旋转的方法:方法:voiddo_reverse(char*p_start,char*p_end){if(NULL==p_start||NULL==p_end||p_start>p_...

2018-03-14 14:11:36

机器学习中的基本问题——log损失与交叉熵的等价性

1、log损失log损失的基本形式为:log(1+exp(−m))log(1+exp(−m))log\left(1+exp\left(-m\right)\right)其中,m=y⋅y^m=y⋅y^m=y\cdot\hat{y},y∈{−1,1}y∈{−1,1}y\in\left\{-1,1\right\}。对上述的公式改写:⇒1m∑i=1...

2018-03-09 20:20:43

挑战数据结构和算法面试题——最大差值

题目来自伯乐在线,欢迎有不同答案的同学来一起讨论。分析:基本方法是遍历数组,找到当前值前面所有数组元素的最小值。方法:intget_max_distance(int*a,constintn){intmax_distance=0;//纪录最大距离if(n==0)returnmax_distance;intmin=...

2018-02-28 23:32:10

简单易学的深度学习算法——Wide & Deep Learning

这篇文章是阅读《Wide&DeepLearningforRecommenderSystems》后的总结,该文章中提出结合Wide模型和Deep模型的组合方法,对于提升推荐系统(RecommendationSystem)的性能有很重要的作用。1、背景本文提出Wide&Deep模型,旨在使得训练得到的模型能够同时获得记忆(memorization)...

2017-10-07 20:10:16

《Python机器学习算法》勘误

本书在出版的过程中已经经过详细的检查,但是大小问题依旧存在,感谢各位细心的读者为本书指出的错误。第34页的错误在Python2.7.9版本上不会报错。第1版第一次印刷勘误页码原文修改XVI(目录)12.3.2Meanshift12.3.2DBSCAN26(程序清单1-11:第11行)hr

2017-09-15 21:43:56

论文阅读——利用Binary Hash Codes的深度图像检索

这篇文章是阅读《DeepLearningofBinaryHashCodesforFastImageRetrieval》后的总结,该文章提出了一种利用CNN处理基于内容的图像检索的方法。文章的重点图像的binaryhashcode的生成方法两阶段的检索方法——coarse-to-finesearchstrategy1、基于内容的图像检索...

2017-08-29 14:03:25

推荐系统——(论文阅读笔记)YouTube推荐中的深层神经网络

这篇文章是阅读YouTube的《DeepNeuralNetworksforYouTubeRecommendations》后的一点总结,这篇文章值得详细阅读,因此将其中的核心点整理出来。文章的重点1、总结推荐系统的架构2、如何利用深度模型做召回3、如何利用深度模型做Ranking1、推荐系统的架构在本文中,推荐系统的架构与其他的推荐架构极为类似,都是由两...

2017-08-25 13:17:07

机器学习算法实现解析——liblbfgs之L-BFGS算法

在博文“优化算法——拟牛顿法之L-BFGS算法”中,已经对L-BFGS的算法原理做了详细的介绍,本文主要就开源代码liblbfgs重新回顾L-BFGS的算法原理以及具体的实现过程,在L-BFGS算法中包含了处理L1正则的OWL-QN算法,对于OWL-QN算法的详细原理,可以参见博文“优化算法——OWL-QN”。1、liblbfgs简介liblbfgs是L-BFGS算法的C语言实现,用于求解非线性优

2017-08-20 17:27:34
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