PytorchLearning-fileStructure
PytorchLearning-fileStructure标签： DeepLearning Pytorch
概述 “Dogs vs. Cats”是kaggle平台上4年前的一个比赛，今天学习了陈云实现的猫狗大战的一个开源项目，借鉴一下他的文件组织结构。
比赛简介 &
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PytorchLearning-testResNet
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DeepLearning
PytorchLearning-testResNet标签： DeepLearning Pytorch
概述 今天在熟悉pytorch中的nn模块和optim模块，之后利用pytroch搭建一个残差网络-ResNet。
torch相关知识torch.nn模块Containers
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PytorchLearning-linerRegression
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DeepLearning
PytorchLearning-linearRegression标签： DeepLearning Pytorch
概述 今天学习了pytorch中的Tensor和autograd两个概念，并利用autograd实现了一个简单的线性回归模型。
基础概念Tensor &
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PytorchLearning-testCIFAR10
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DeepLearning
PytorchLearning-testCifar10标签： DeepLearning Pytorch
概述 CIFAR-10是多伦多大学提供的图片数据库，图片分辨率压缩至32x32，为三通道彩色图片，一共有10种图片分类，均进行了标注。每种标注6000张，一共60000个样
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MachineLearning-PCA
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MachineLearning
MachineLearning-PCA标签： MachineLearning DataMining
算法概述 主成分分析(PrincipalComponentsAnalysis)是最常用的一种降维方法。其优势是减低数据的复杂性，并且可以依靠排序协方差矩阵的特征值识别最重要的多
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DataMining-Apriori
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DataMining
DataMining-Apriori标签：DataMining 人工智能
算法概述 Apriori算法是数据挖掘中一个比较著名的关联分析算法。在较大数据集上采进行关联分析的时候，直接使用暴力搜索显然是不可取的，采用Apriori算法则可以在一定程度上降低计算成本。
算法准
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MachineLearning-Kmeans
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MachineLearning
MachineLearning-Kmeans标签： MachineLearning 数据挖掘
算法概述 K-均值聚类（K-means）算法属于无监督学习中的聚类算法。其优势在一般情况下算法收敛，并且容易实现；但是也有一定的可能性收敛到局部的最小值，并且其在较大规模的数据集上
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MachineLearning-SVM
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MachineLearning
Machine Learning-SVM标签 ： MachineLearning 人工智能
算法概述 支持向量机“SupporVectorMachines”属于有监督学习算法，是现有的最好的监督学习算法之一，是一种比较成熟的算法。其优势是泛化错误率较低，计算开销不大；但是其对
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MachineLearning-Logistic
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MachineLearning
Machine Learning-Logistic标签 ： MachineLearning 人工智能
算法概述 Logistic回归是建立在最优化算法之上的回归方法。利用Logistic回归进行分类的主要思想是根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以此进行分类。Logisti
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MachineLearning-NaiveBayesClassifiers
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MachineLearning
Machine Learning-NaiveBayesClassifiers标签： MachineLearning 人工智能 贝叶斯
算法概述 概率论是许多机器学习算法基础，朴素贝叶斯分类器(NaiveBayesClassifiers)是一个比较简单的概率分类器。之所以称其为
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