这里给大家推荐一个快速进行语法检查的方法，可以发现绝大多数语法错误，也可以作为在线编辑器，提高编程效率。地址：http://www.jslint.com/同时推荐一个在线学习Javascript的网站：http://www.w3school.com.cn/example/jseg_examples....
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编程语言 时间：
2015-09-30 10:52:19
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1999年成立至今，CSDN积累了丰富的IT专业技术内容。现在，我们邀请了数百位各领域专家，深入挖掘CSDN站内优质资源，按照从基础到高阶的学习路径，逐步打造覆盖热门技术领域的学习路线，并结合CSDN产品家族（视频学院、技术问答、交流社区等），为广大开发者和IT从业人员提供最为便捷与专业的在线学习平台。
CSDN推出的开发技术精品资源合集，按照技术领域，分为不同的学习路线。内容涵盖入门、进阶...
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2015-08-28 13:23:42
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FOBOS由John Duchi和Yoram Singer提出，翻译为前进后退分离法。算法主要目的是要在进行在线学习实现以下目标（1）减少在线学习方法只用一条样本的梯度计算产生的误差（2）实现特征的稀疏性 算法原理FOBOS将权重的更新分为两个步骤：（1）前向标准梯度下降 （2）后向梯度微调...
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编程语言 时间：
2015-08-25 18:46:08
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在线最优化求解(Online Optimization)之四：RDA转载自：http://www.wbrecom.com/?p=394；作者是大牛不论怎样，简单截断、TG、FOBOS都还是建立在SGD的基础之上的，属于梯度下降类型的方法，这类型方法的优点就是精度比较高，并且TG、FOBOS也都能在稀...
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编程语言 时间：
2015-08-25 18:38:29
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流数据：（1）传感器数据 （2）图像、视屏数据 （3）互联网数据 （4）业务数据机器学习：（1）监督学习：给定训练集，预测测试集。训练集包括数据和响应。常见的有监督学习包括分类和回归。（2）无监督学习：该训练集中只包括特征，没有人工标注的目标。常见的务监督学习方法包括聚类和密度估计。（3）半监督学习...
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2015-08-25 18:36:37
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一、批量学习 在监督学习的批量方法中，多层感知器的突出权值的调整在训练样本集合的所有N个例子都出现后进行，这构成了训练的一个回合。换句话说，批量学习的代价函数是由平均误差能量定义的。多层感知器的突触权值的调整是以回合-回合为基础的。相应地，学习曲线的一种实现方式是通过描绘平均误差能量对回合数的图形....
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2015-08-03 18:52:59
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各大公司广泛使用的在线学习算法FTRL详解现在做在线学习和CTR常常会用到逻辑回归（Logistic Regression），而传统的批量（batch）算法无法有效地处理超大规模的数据集和在线数据流，google先后三年时间（2010年-2013年）从理论研究到实际工程化实现的FTRL（Follow...
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编程语言 时间：
2015-07-29 21:00:51
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Web程序 时间：
2015-07-25 16:47:09
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参考NB：高效、易实现；性能不一定高LR：对数据的假设少，适应性强，可用于在线学习；要求线性可分决策树：易解释，对数据线性与否无关；易过拟合，不支持在线RF：快速并且可扩展，参数少；可能过拟合SVM:高准确率、可处理非线性可分数据（可处理高维数据）；内存消耗大，难于解释，运行和调参麻烦
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编程语言 时间：
2015-07-24 20:21:23
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