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搜索关键字:误差    ( 2028个结果
textarea高度自适应(可设置最大高度)
PS:设置高度或者最大高度,会存在几px的误差,这是textarea的边框或啥(其实我也不知道啥。。ooo)导致的。 G~G~ Study。 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-30 17:11:00    阅读次数:329
Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2
Spark MLlib Deep Learning Deep Belief Network (深度学习-深度信念网络)2.2 http://blog.csdn.net/sunbow0 第二章Deep Belief Network (深度信念网络) 2基础及源代码解析 2.1 Deep Belief ...
分类:Web程序   时间:2017-06-30 14:06:02    阅读次数:293
机器学习:模型评估和选择
2.1 经验误差与拟合 精度(accuracy)和错误率(error rate):精度=1-错误率 训练误差(training error)或经验误差(empirical error) 泛化误差(generalization error) 过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitt ...
分类:其他好文   时间:2017-06-29 23:56:00    阅读次数:237
AI相关 TensorFlow -卷积神经网络 踩坑日记之一
上次写完粗浅的BP算法 介绍 本来应该继续把 卷积神经网络算法写一下的 但是最近一直在踩 TensorFlow的坑。所以就先跳过算法介绍直接来应用场景,原谅我吧。 TensorFlow 介绍 TF是google开源出来的人工智能库,由python语言写的 官网地址:http://www.tensor ...
分类:其他好文   时间:2017-06-28 23:05:19    阅读次数:321
摘录-Introduction to Statistical Learning Theory(统计机器学习导论)
机器学习目标:(二分类) 经验风险: 过度拟合: 经验风险最小化: 结构风险最小化: 正则: 特点: 误差错误估计错误: 误差上界分析: R(g)的经验风险上界: 对错误分类的误差F定义(值域[0或1]): F和R的关系: 关于F的Hoe不等式: 意义: 统一上界: 与Hoe的差异: 增长函数: V ...
分类:其他好文   时间:2017-06-28 21:49:50    阅读次数:594
读论文《BP改进算法在哮喘症状-证型分类预测中的应用》
总结: 一、研究内容 本文研究了CAL-BP(基于隐层的竞争学习与学习率的自适应的改进BP算法)在症状证型分类预测中的应用。 二、算法思想 1、隐层计算完各节点的误差后,对有最大误差的节点的权值进行正常修正, 而对其它单元的权值都向相反方向修正,用 δ表示隐层节点的权值修正量, 则修正量的调整公式具 ...
分类:编程语言   时间:2017-06-27 21:17:00    阅读次数:202
【Energy Forecasting】能源预測的发展和展望
说明 本文的内容来自Tao Hong博士的Energy Forecasting: Past, Present and Future一文的翻译和整理。 引入 能源预測包括了电力行业中有关预測的广泛的内容,比方短期负荷预測、长期负荷预測、局部负荷预測、电价预測、需求响应预測还有可再生能源发电预測等。 因 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-27 20:53:44    阅读次数:203
地图入门_坐标系统
在群里面遇到一个GPS空间查询计算的问题,查询过程中发现两个坐标点的空间距离越近。距离计算的越不准。 车子在圆中,可是算出来的不在 范围变大计算结果正确 导致这个问题的解决办法之中的一个:地图坐标系统。 坐标系统就是对一个坐标的描写叙述。要描写叙述一个坐标就须要空间參考系统。如果问你一个坐标(102 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-25 18:36:18    阅读次数:579
CritterAI 翻译 Configuration Parameters
翻译自: http://www.critterai.org/projects/nmgen_study/config.html 参考: http://blog.csdn.net/kun1234567/article/details/41714511 其他各处记不清了,不一一列出 说明: 英语水平有限, ...
分类:其他好文   时间:2017-06-24 12:37:33    阅读次数:396
什么是反向传播(第二篇)
作者韩小雨 类比几个人站成一排,第一个人看一幅画(输入数据),描述给第二个人(隐层)……依此类推,到最后一个人(输出)的时候,画出来的画肯定不能看了(误差较大)。 反向传播就是,把画拿给最后一个人看(求取误差),然后最后一个人就会告诉前面的人下次描述时需要注意哪里(权值修正)。 不知明白了没有,如果 ...
分类:其他好文   时间:2017-06-22 20:52:13    阅读次数:335
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