https://bigshans.github.io/categories/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0/ Recent content in 机器学习 on Bigshans' Blog Hugo en bigshans Mon, 08 Nov 2021 15:16:47 +0800 https://bigshans.github.io/post/numpy-knn/ Mon, 08 Nov 2021 15:16:47 +0800 https://bigshans.github.io/post/numpy-knn/ <p>首先，感谢知乎文章 <a href="https://zhuanlan.zhihu.com/p/59755939">https://zhuanlan.zhihu.com/p/59755939</a> 提供了<strong>纯 numpy</strong> 的写法，我这个也基本上是抄他的。</p> <p>kNN 算法算是非常简单的了，但越是简单就越是要自己实现一下子。这里实现的是最基础的 kNN ， kNN 的缺点还是比较大的，在有更好算法的前提下我们并不用它。</p> https://bigshans.github.io/post/minimal-linear-regression-of-tensorflow/ Fri, 05 Nov 2021 11:27:46 +0800 https://bigshans.github.io/post/minimal-linear-regression-of-tensorflow/ <p>应工作之要，最近在看机器学习。虽然机器学习挺火的，然而好的机器学习教程真的少，不少是掐住了人们急功近利的心态，提供各种“一口吃成个胖子”的“食谱”。我也是品尝了许多，现在隐隐约约看出点门道来。入门机器学习，不等于入门深度学习，初学者没必要一开始深扎到学术前沿去，而且不少像我这样的开发者更习惯从用出发，像机器学习这种原理性较强的工程，我们就很吃亏了。比起如何提供更好的算法，我们更关心如何针对现有问题利用现有算法解决问题。虽然相关的包已经很多了，但一些特殊需求还是驱使我们去学习 Tensorflow 以特异化我们的工程。</p> https://bigshans.github.io/post/numpy-basic/ Fri, 22 Oct 2021 16:12:26 +0800 https://bigshans.github.io/post/numpy-basic/ <p>numpy 几乎可以说是 python 矩阵计算的基础库了，众多大数据处理框架都引用了它。因此，如果我们有意向大数据前进，我们必不可不面对它。</p> <h2 id="预备前提">预备前提</h2> <p>如果你想要学习 numpy ，你至少需要具备以下基础：</p> https://bigshans.github.io/post/tensorflow-tutorial-math-basis/ Mon, 18 Oct 2021 16:06:11 +0800 https://bigshans.github.io/post/tensorflow-tutorial-math-basis/ <p>数学是通往机器学习不可避免的路径，它即是阶梯也是拦路虎。本篇以 d2l 第二版所提供的数学知识作为阅读内容进行学习。换而言之，本篇是 d2l 的读书笔记。我尽量把我能弄懂弄清楚，所以，开始吧！</p>