均值漂移非常类似于 KMeans 算法，除了一个很重要的因素，你不需要指定分组的数量。均质漂亮算法自己寻找簇。出于这个原因，它比起 KMeans，更加是一种“非监督”的机器学...
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均值漂移非常类似于 KMeans 算法，除了一个很重要的因素，你不需要指定分组的数量。均质漂亮算法自己寻找簇。出于这个原因，它比起 KMeans，更加是一种“非监督”的机器学...
我们使用均值漂移，继续聚类和非监督学习的话题，这次将其用于我们的泰坦尼克数据集。 这里有一些随机度，所以你的结果可能并不相同，然而你可以重新运行程序来获取相似结果，如果你没有...
均值漂移算法。 目前为止的代码： 这个代码能够工作，但是我们决定硬编码的半径不好。我们希望做一些更好的事情。首先，我们会修改我们的__init__方法： 所以这里的计划时创建...
教程用于安装 TensorFlow， 如果你有 Mac 或者 Linux，你不需要这个教程，只需访问TensorFlow.org > get started > pip in...
像 TensorFlow 和 Theano 这样的库不仅仅是深入学习库，它们是用于深入学习的库。 他们实际上只是数值处理库，就像 Numpy 一样。 然而，不同的是，像 Te...
我们首先使用 MNIST 数据集，该数据集包含 6 万个手写和标记数字训练样本和 10,000 个的测试样本，0 到 9，因此共有 10 个“分类”。 我会注意到，这是一个非...
我们打算从零构建我们自己的 KMeans 算法。之前提到过 KMeans 算法的步骤。 选择 K 值。 随机选取 K 个特征作为形心。 计算所有其它特征到形心的距离。 将其它...
首先，约束优化的话题很多，也有很多材料。即使是我们的子话题：凸优化，也是很庞大的。一个不错的起始点是 https://web.stanford.edu/~boyd/cvxbo...
我们已经了解了回归，甚至编写了我们自己的简单线性回归算法。并且，我们也构建了判定系数算法来检查最佳拟合直线的准确度和可靠性。我们之前讨论和展示过，最佳拟合直线可能不是最好的拟...
我们开始填充fit方法： 要注意这个方法首先传递self（记住这是方法的约定），之后传递data。data就是我们我们打算训练或者优化的数据。我们这里，它是data_dict...
现在，我们打算回顾乳腺肿瘤数据集，它记录肿瘤的属性变将它们按照良性还是恶性分类。Sklearn 的 KNN 分类器有 95% 的准确率，并且我们打算测试我们自己的算法。 我们...
协作能力的体现: 认同感 反映了对别人观点、行为和结果的认同程度。认同感的表现： 首先关注对方观点中自己认可的一面，进行消化吸收，对于不认可的一面、运用同理心，倾听和理清不一...
对于已经会做的工作如何做的更好？ 精益能力：如何把会做的事情做的更好 动机 想不想持续提高，敢于自我否定，探索新的路子成长型思维，不怕指责，敢于改正。 如何找到持续提高的目标...
学什么 学知识，掌握思考方法 学技能，落地到用 学习过程 -接收，包括选择和获取学习内容，工作中基于工作需要，选择学习内容。 理解，把新接收的知识与大脑已知知识融合的过程。 ...
如何做好开场白 Why 自我介绍是塑造第一印象的重要部分先入为主的印象或多或少会影响面试官的判断，所以应聘者应该重视自我介绍，精雕细琢。自我介绍是暖场，缓解紧张气氛。自我介绍...
什么是问题 错误：需要找到问题的原因，进行修复 提高：有上升空间，需要进一步提高 未知的机会：新的尝试，拓展新的领域 解决问题 1.找到问题发现，分析和定位问题，通过分析调查...
怎样的简历受青睐 有价值 经验，包括专业经验、管理经验和行业经验等。入职后可以直接工作。 技能：专项技术能力、管理沟通表达能力等。 潜能，技能提升的能力，比如学习能力。 动机...
应聘者素质模型 经验 工作经历的对象和产出，专业相关的知识和思维结构，用来指导思想和行为。但经验的时长不一定跟能力的强弱直接挂钩，只是一个普遍的认知，一个智力中等的人，3年可...
给父母粉碎是一件难度超高的事 1.改变其他成年人的认知、价值观是件难事 我们都经常在父母的朋友圈中看到很多谣言，你如果曾经当他们面直接说过“这是骗人的谣言”，爸妈的反应大都很...
如何留住你的灵感 生活中总会有各种奇思妙想，其中一些特别有价值，但这些都存储在临时记忆里，不记录很容易遗忘。但只是记录又很零散，所以需要归纳总结，把临时记忆变成长期长期记忆。...