进化计算领域中优势个体的选择方法 I ： 轮盘赌选择 Roulette Wheel Selection 这是一种基于比例的选择。由于随机操作的原因，误差较大，有时即便适应度较高的个体也选择不上 II: 锦标赛选择 Tournament Selection 每次选取几个个体中适应度最高的一个个体遗传到 ...
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2017-02-10 01:30:34
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一、损失函数 深度学习中，常用的损失函数为均方误差和交叉熵，分别对应回归和分类问题，其实深度学习的损失函数和机器学习的损失函数差不多，是一致的，均方误差就相当于最小二乘，交叉熵其实是一种特殊的对数损失函数形式，这里不再赘述。 二、激活函数 是深度学习特有的。 关于激活函数，首先要搞清楚的问题是，激活 ...
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2017-02-09 17:21:01
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arcpy.mapping实战-专题图制图自动化 by 李远祥 最初对arcpy.mapping感兴趣是因为一次大规模的专题地图调整的需要，由于某某单位利用ArcEngine编写的专题图出图系统，出现了一些小问题，导致地图整饰元素的位置出现了误差。由于最终的生产任务已经到了尾声才发现一些问题，所以需... ...
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2017-02-09 11:29:24
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假设有一堆数据点,它是由两个线性模型产生的。公式如下： 模型参数为a,b,n：a为线性权值或斜率，b为常数偏置量，n为误差或者噪声。 一方面，假如我们被告知这两个模型的参数，则我们可以计算出损失。 对于第i个数据点，第k个模型会预测它的结果 则，与真实结果的差或者损失记为： 目标是最小化这个误差。 ...
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2017-01-21 21:18:01
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1 模型定义 错误衡量使用平方错误： 注：这里Eout计算是在考虑噪声的情况下，可以将x和y看作满足一个联合概率分布。 ...
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2017-01-19 09:35:34
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1. Linear Model for Classification 解决分类问题我们之前主要见过三个：线性分类问题，线性回归问题解分类，logistic回归。接下来看看这三者之间的区别与联系。 三者的区别主要是误差函数不同： 在同一个图上表示如下： 为什么Uper Bound是有效果的？理论证明： ...
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2017-01-17 00:36:34
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CNN(卷积神经网络)的误差反传(error back propagation)中有一个非常关键的的步骤就是将某个卷积(Convolve)层的误差传到前一层的池化(Pool)层上，因为在CNN中是2D反传，与传统神经网络中的1D反传有点细节上的不同，下面通过一个简单的例子来详细分解一下这个反传步骤。 ...
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2017-01-14 18:48:04
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1.double类型 （1）double是双精度浮点数（常用，8字节64位），使用double进行浮点数的运算 （2）浮点数直接量是double类型 （3）double运算时会出现误差 2.float类型 （1）float是单精度浮点数（不常用，4字节32位） double计算出现误差例子。 dou ...
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2017-01-14 15:40:50
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记录在学习Javascript （ECMAScript5） 中的一些与其他语言的不同之处，本文会不断更新。 里面的知识可能并不太适合有一定经验的Javascript程序员，仅仅但不限于给初学者阅读。 1. null 是一个表示“空”的对象指针 2. undefined 是 null 派生而来的 3. ...
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2017-01-14 12:50:38
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第三章 Java的基本程序设计结构 Java对大小写敏感 命名规范为骆驼命名法，不能使用保留字 main方法必须声明为public 如果main方法正常退出，java应用程序的退出代码为0，表示成功运行了程序。如果希望终止程序时返回其他代码，那就需要调用System.exit方法。 Java通用语法 ...
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2017-01-13 23:57:33
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