卷积神经网络(CNN)

​ 卷积神经网络是一种用来处理局部和整体相关性的计算网络结构,被应用在图像识别、自然语言处理甚至是语音识别领域,因为图像数据具有显著的局部与整体关系,其在图像识别领域的应用获得了巨大的成功。


使用UnblockNeteaseMusic播放网易云音乐客户端无版权歌曲

      <p><strong>说明:</strong><code>UnblockNeteaseMusic</code>是一款可以给你解除网易云音乐海外限制并解锁变灰(无版权)歌曲的工具,让你可以听取客户端任何的歌曲,而不受到限制,此前该类似工具挺多的,不过貌似都不维护或者失效了,这里提到的项目更新很频繁,支持<code>Windows</code>、<code>MacOS</code>、安卓、<code>IOS</code>等设备,所以就分享一下使用方法。</p>

深度学习基础

基本概念

神经网络组成?

神经网络类型众多,其中最为重要的是多层感知机。为了详细地描述神经网络,我们先从最简单的神经网络说起。


主成分分析

主成分分析原理

  主成分分析是最常用的一种降维方法。我们首先考虑一个问题:对于正交矩阵空间中的样本点,如何用一个超平面对所有样本进行恰当的表达。容易想到,如果这样的超平面存在,那么他大概应该具有下面的性质。

  • 最近重构性:样本点到超平面的距离都足够近

  • 最大可分性:样本点在这个超平面上的投影尽可能分开

  基于最近重构性和最大可分性,能分别得到主成分分析的两种等价推导。


数据类型

  MLlib既支持保存在单台机器上的本地向量和矩阵,也支持备份在一个或多个RDD中的分布式矩阵。本地向量和本地矩阵是简单的数据模型,作为公共接口提供。底层的线性代数操作通过Breezejblas提供。 在MLlib中,用于有监督学习的训练样本称为标注点(labeled point)。