均值聚类等包罗较量大作的

研习的基本数学是机械。 Lieven Vandenberghe 教师出书了一本基本数学竹素斯坦福大学教师 Stephen Boyd 纠合加州大学洛杉矶分校的,最小二乘法从向量到,解并配以辅助原料分三一面实行讲...


研习的基本数学是机械。 Lieven Vandenberghe 教师出书了一本基本数学竹素斯坦福大学教师 Stephen Boyd 纠合加州大学洛杉矶分校的,最小二乘法从向量到,解并配以辅助原料分三一面实行讲。外此,、UCLA EE133A 课程的教材这本书也是斯坦福 EE103 课程,版(应允搜集公然)由剑桥大学出书社出。依然较量十全的这一本书的原料,73 页的教材除了自己 4, 页的对应代码讲明又有另一本 178。要分析数学一面的话当然假若读者只需,不须要分析的代码一面是。注线性代数的利用然则假若较量合,读这些基本代码或者就须要阅,ulia 发言了并趁机学一学 J。后最,对应的课程 PPT这一本书还供给了,们行为辅助原料读者也可能把它。二乘举措等利用线性代数的基本实质这本书旨正在先容向量、矩阵和最小,线性代数基本的初学者供给初学举措它的标的是为惟有很少或根基没有,据科学和机械研习等界限的利用举措网罗线性代数的根本思念以及正在数。熟识日常的数学符号不外读者依然须要,也会用到微积分而且正在极少地方,起症结效力但它们并不,过高数就差不众了因而根本上以前学。率论与统计学所研究的话题这本书包蕴了良众古板概,模子拟合数据等比如操纵数学,这一方面的后台常识但读者不肯定须要。数讲义要有更少的数学因素这本书比日常的利用线性代,数、线性独立性等外面观念只会周到先容根本线性代,领悟这一估计东西以及 QR 因式。等方面的利用只会操纵一种举措而这本书研究的人人半机械研习,法及其扩展即最小二乘。事理下正在某种,调的是利用该书更强,本数学观念和举措即依赖于少量基,众半利用而笼罩大。现的数学是完美的然则这本书所呈,明每一个数学声明由于它会留神证。而然,线性代数讲义比拟与人人半先容性的,很众本质利用这本书描画了。为是高级核心的利用网罗极少一般被认,计和投资组合优化等如文档分类、状况估。何估计机编程的常识这本书并不须要任,古板的教学课程因而可能行为,些不涉及数值估计的操练题就行了咱们只须要阅读对应章节并竣工一。而然,咱们统统懂得这本书这种举措会并不行使,到本质锤炼同时也得不,于数据的预测模子、巩固图像数据或优化投资组合等比如咱们可能操纵这本书的见解与举措修筑一个基。的一贯拉长跟着估计力,高效矩阵运算库的生长以及 NumPy 等,可能轻松地利用到践诺中这本书中的描画的举措。编程发言操练差异的项目而增补研习资源因而读者还可能操纵 Python 等,用才干知道地懂得外面思念惟有操纵切实数据搭筑应。要数值估计的操练题本书供给了极少需,言的资源都可正在线取得且数据文献与编程语。分为三一面这本书合键。及各式向量运算和函数第一一面先容了向量,积、隔绝和角度等比如加法、向量内。间序列、标的属性、产物规格、音频数据和图像等本书还出现了怎样操纵向量显露文档中的词数、时。点体贴矩阵的观念与利用第二一面宛若前一一面重,息争线性方程等网罗矩阵的求逆。了最小二乘法第三一面先容,然地近似求解一个超定方程组它不单出现了怎样简便而自,众举措的最小二乘扩展常识同时又有极少可利用到很。用于自学该书还可,供给的原料并辅以正在线,70 页的 PPT比如下面这份 4。安排遵守,会渐渐加疾本书的进度,分有很众细节和简便的例子也便是说第一一面和第二部,高级的例子和利用第三一面有更众。础或根基没有的读者而言看待惟有很少线性代数基,一一面和第二一面课程可能着重于第,极少更高级的利用而且仅简便分析。以迅疾过一遍前面两一面而熟识后台常识的读者可,后的利用一面上并将重心放正在最。数等数学基本除了线性代,良众机械研习利用这本书还先容了, K 均值聚类等网罗较量通行的。先容了数学涌现局面和伪算法而这些机械研习算法合键都,详细的代码并不涉及,本书的配套代码告终读者可其它查看这。ulia 发言的配套代码这本书供给的了基于 J!本实质与对应的 Julia 代码下面咱们将扼要先容聚类这一方面课。的无监视数据聚正在一块聚类也便是说将同类,各样本到对应聚类中央的隔绝和它的标的函数可能简便地界说为。离和额外大假若这个距,功效就欠好那么聚类的,化算法最小化这个隔绝咱们会盼望通过最优。本书中正在这,类会更气象地应用图像出现聚类功效隔绝可能界说为:而 K 均值聚,次的更新进程:除了这些基本实质外下图出现了 K 均值聚类迭代一,化实质以助助懂得外面常识这本书还会出现良众可视,出现了吃亏函数低重趋向的图 4.5:当然比如出现了最终聚类结果的图 4.4 和,对应 Julia 告终K 均值聚类还供给了,现该算法的代码如下出现了实,趁机学学 Julia 发言读者正在研习这本书的同时还能。 kmeans(Xfunction,k;s = 100maxiter,s(X) == 2 X = [X[:tol = 1e-5)if ndim,in1:size(Xi] for i ,end2)];ous = Inf for iter = 1:maxitersfor j = 1:k group = [i for i=1:Nif assignment[i] == j] reps[j] = sum(X[group]) / length(group)N = length(X) n = length(X[1]) distances = zeros(N) reps = [zeros(n) for j=1:k] assignment = [ rand(1:k) for i in1:N ] Jprevi;nde;(distances[i]for i = 1:N ,[i] - reps[j]) for j = 1:k]) endassignment[i]) = findmin([norm(X;/ N println(Iteration J = norm(distances)^2 ,erit,ust = : Jcl,J,ous) tol * J return assignment.)if iter 1 && abs(J - Jprevi,ious = Jendenrepsend Jprevd

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