循环结构（一） 学习本章会用到的单词： while：循环，当...的时候 do：做，执行，干 index：索引，指标，指出 bug：漏洞，缺陷，计算机程序中的故障 debug：调试，除错，改正有毛病的部分 equal：等于，相等 step：步骤，一步 error：误差，错误 while循环结构 语法 ...
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2017-10-14 17:02:48
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项目托管平台地址:正在完善中，计划首选Github或者码云功能测试:蓝牙功能,测试方法:黑盒测试 因为是引用开源的蓝牙库只能进行黑盒测试，测试结果蓝牙模块，符合程序要求计时功能,测试方法:动态测试 动态检测每一个蓝牙设备的在线时间，与设备记录时间的误差，确保没小时误差在十秒钟之内。 ...
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2017-10-13 23:53:19
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SVM模型有两个非常重要的参数C与gamma。其中 C是惩罚系数，即对误差的宽容度。c越高，说明越不能容忍出现误差,容易过拟合。C越小，容易欠拟合。C过大或过小，泛化能力变差 gamma是选择RBF函数作为kernel后，该函数自带的一个参数。隐含地决定了数据映射到新的特征空间后的分布，gamma越 ...
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2017-10-13 23:40:09
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Linux服务器运行久时，系统时间就会存在一定的误差，一般情况下可以使用date命令进行时间设置，但在做数据库集群分片等操作时对多台机器的时间差是有要求的，此时就需要使用ntpdate进行时间同步。date命令：date:查看当前时间，结果如下：TueMar401:36:45CST2014date-s09:38:40..
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2017-10-13 14:55:02
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超宽带信号持续时间短，带宽很高，时间分辨率强 超宽带定位精度高的原因： 超宽带干扰低的原因： 基于接收信号强度的定位 利用发射信号的强度值和信道衰落模型，得出待测标签与基站之间的距离，进而得出待测目标的位置。 超宽带信号从一个节点传输到另外一个节点要经过多径效应、小尺度衰落以及路径损耗和阴影效应。 ...
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2017-10-12 13:11:32
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转载自http://www.cnblogs.com/qscqesze/ Basis(基础)： MSE(Mean Square Error 均方误差)，LMS(LeastMean Square 最小均方)，LSM(Least Square Methods 最小二乘法)，MLE(MaximumLikel ...
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2017-10-10 14:46:30
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为什么能够学习？ 机器学习是什么？为什么数学推导很重要？概率的作用是？ 能够学习，即能够在sample中找到f，f未知。sample源自f。能找到f吗？找到h使得在sample中的误差和h对不在sample中的数据的误差限制在一定范围内，能够肯定在这个范围内吗？ 为什么误差有上界则为能够学习？使用统 ...
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2017-10-08 18:58:25
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最上面的图形显示的是神经网络的结构图，可知有2个隐层 第二部分显示的是训练算法，这里为学习率自适应的梯度下降BP算法；误差指标为MSE 第三部分显示训练进度： Epoch：训练次数；在其右边显示的是最大的训练次数，可以设定，上面例子中设为300；而进度条中显示的是实际训练的次数，上面例子中实际训练次 ...
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2017-10-08 12:18:04
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线性回归假设 代价函数－－－均方误差 最小化样本内代价函数 只有满秩方阵才有逆矩阵 线性回归算法流程 线性回归算法是隐式迭代的 线性回归算法泛化可能的保证 线性分类是近似求解，线性回归是解析求解， 线性分类中使用0/1误差，线性回归中使用均方误差， 误差方面，线性分类能小于线性回归， 但线性回归速度 ...
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2017-10-08 12:13:19
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二次代价函数(quadratic cost): 其中,C表示代价函数,x表示样本,y表示实际值,a表示输出值,n表示样本的总数。为简单起见,使用一个样本为例进行说明,此时二次代价函数为: 假如我们使用梯度下降法(Gradient descent)来调整权值参数的大小,权值w和偏置b的梯度推导如下: ...
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2017-10-08 11:16:07
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