Content 1 引言 2 维数灾难与过拟和 3 怎样避免维数灾难 4 总结 1 引言 本文章讨论的话题是“curse of dimension”，即维数灾难，并解释在分类它的重要性，在下面的章节我会对这个概念做一个直观的解释，并清晰的描述一个由维数灾难引起的过度拟合的问题。 下面不如正题，考虑我们有一堆猫和狗的图片，现在要做一个分类器，它可以把猫和狗...
翻译自http://cola.gmu.edu/grads/gadoc/SDFdescriptorfile.html 使用GrADS阅读NetCDF和HDF文件 NetCDF和HDF格式的文件被称作自描述文件(self-describing file, SDF)，因为数据和元数据一块保存在同一个文件中。GrADS可以读取NetCDF和HDF格式的文件，只要数...
☯，首先，这并不是图片，这是一个unicode字符，Yin Yang，即阴阳符，码点为U+262F。如果你的浏览器无法显示，可以查看这个链接http://www.fileformat.info/info/unicode/char/262f/index.htm。这与我们要讨论的主题有何关系呢？下面我会谈到。 连续式表示带来的分隔难题 计算机的底层表示 在计...
这几年快速阅读市场火爆，主张也很简单：牛人都看过几百上千本书，要变得和他们一样牛逼，你不快速阅读怎么能行！？于是，畅销书＋快速阅读课程开始大行其道：教你一年200本书！20分钟速读一本书！ 当然快速阅读不是没有可能。但书有薄厚之差、难易之差，人有知识水平之差，如果概念滥用，比如200本书、20分钟云云就会误导很多人。为什么有人读得快呢？认知科学家们经...
一、张量数据类型 1.1 pytorch与python数据类型对比 python pytorch Int IntTensor of size() float FloatTensor of size() Int array IntTensor of size [d1,d2,…] Float array FloatTensor of si...
一、介绍 在传统的分类模型中，为了解决多分类问题（例如三个类别：猫、狗和猪），就需要提供大量的猫、狗和猪的图片用以模型训练，然后给定一张新的图片，就能判定属于猫、狗或猪的其中哪一类。但是对于之前训练图片未出现的类别（例如牛），这个模型便无法将牛识别出来，而ZSL就是为了解决这种问题。在ZSL中，某一类别在训练样本中未出现，但是我们知道这个类别的特征，然后通...
目录 K-D树 更新信息 建树插入 查询k远/近询问 重构 完整模板 K远点对 MOKIA(三维数点) K-D 树优化建边 后记 因为之前找不到全的博客，唯一的一篇码风比较毒瘤。。。 所以我就来写了 K-D树 大概是高维二叉树吧 每次按一个维度对超空间内的点进行二分划分 树上存左右节点和这个节点所代表的的点 更新信息 我们保存几个信...
第一部分 准备知识 概述 （p1） 业务智能(Business Intelligence) 近年来业务智能的话题开始在国内热起来。 业务智能是在计算机应用水平达到一定程度、数据积累到一定量之后提上议事日程的一个应用领域。 业务智能是为更好的决策而对数据进行收集、转换、分析和分发的过程。 业务智能是把数据转化成知识的过程。包括信息的获取、分析和...
本文章讨论的话题是“curse of dimension”，即维数灾难，并解释在分类它的重要性，在下面的章节我会对这个概念做一个直观的解释，并清晰的描述一个由维数灾难引起的过度拟合的问题。 下面不如正题，考虑我们有一堆猫和狗的图片，现在要做一个分类器，它可以把猫和狗自动并且正确分类。所以对这个两个类别，首先需要一组描述符，使这两个类别可以被表示为数字，分类...
kd树（k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构，主要应用于多维空间关键数据的近邻查找(Nearest Neighbor)和近似最近邻查找(Approximate Nearest Neighbor)。 一、Kd-tree 其实KDTree就是二叉查找树（Binary Search Tree，BST）的变种。二叉查找树的性质如下...