我的2017年文章汇总——机器学习篇

简介:

2018,你跟自己做了约定了吗?为了遇见更好的自己。

近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍,包括:“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核”。

本篇推送机器学习相关文章。

强化学习

机器学习之条件随机场(CRF)

隐马尔可夫模型的Viterbi解码算法

线性回归之最小二乘法

k-means聚类算法

机器学习之层次聚类

机器学习之感知器

机器学习之k近邻

机器学习之朴素贝叶斯分类

机器学习之梯度下降法

机器学习的监督学习在研究什么

机器学习之神经网络

神经网络的交叉熵损失函数

softmax的多分类

机器学习之牛顿法

主成分分析(PCA)

典型相关分析如何分析两组变量的关系

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为什么写《Tomcat内核设计剖析》

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①Numpy的简介 NumPy(Numerical Python)是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)),支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 🚩一个用python实现的科学计算,包括: 1、一个强大的N维数组对象Array; 2、比较成熟的(广播)函数库; 3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。numpy和稀疏矩阵运算
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