多元线性回归模型用途： 1、 回归用来拟合，解释现象； 2、 用来构建观测数据集与自变量之间一个预测模型； 3、 用来量化y与 相关性强度 假设： 1、 观测数据 相互独立 2、 随机误差服从于方差相同的正态分布 原理： ####R语言#################### 1、######### ...
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2016-09-17 11:53:32
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Kalman滤波器原理和实现kalman filterKalman滤波器的直观理解[1]假设我们要测量一个房间下一刻钟的温度。据经验判断，房间内的温度不可能短时大幅度变化，也就是说可以依经验认为下一刻钟的温度等于现在的温度。但是经验是存在误差的，下一刻的真实温度可能比我们预测温度上下偏差几度，这个偏... ...
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2016-09-16 21:10:17
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1、前言 看完讲卷积神经网络基础讲得非常好的cs231后总感觉不过瘾，主要原因在于虽然知道了卷积神经网络的计算过程和基本结构，但还是无法透彻理解卷积神经网络的学习过程。于是找来了进阶的教材Notes on Convolutional Neural Networks，结果刚看到第2章教材对BP算法的回... ...
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2016-09-16 21:09:34
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摘要 本节将对反向传播进行直观的理解。反向传播是利用链式法则递归计算表达式的梯度的方法。理解反向传播过程及其精妙之处，对于理解、实现、设计和调试神经网络非常关键。反向求导的核心问题是：给定函数 $f(x)$ ，其中 $x$ 是输入数据的向量，需要计算函数 $f$ 关于 $x$ 的梯度，也就是 $\n... ...
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2016-09-15 15:07:52
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2.1 经验误差与过拟合 基本概念： 错误率：分类错误数/总样本数 训练误差/经验误差：学习器在训练集上所产生的误差 泛化误差：学习器在测试集上产生的误差 2.2 评估方法 在实际应用中会有多种不同的算法进行选择，对于不同的问题，我们该选择用哪种学习算法和参数配置，是机器学习中的模型选择。无法直接获 ...
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2016-09-15 15:06:30
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这几天因为赶时间 , 所以理解上可能有许多的误差 , 如果你不幸点进来了 , 请不要看我的代码 , 这几天我会重新修改 , 然后把错误的不足的 全部修正一下 . /hwr/src/index.js /hwr/src/pages/index.js /hwr/src/pages/index.js ...
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2016-09-07 01:23:02
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在深度学习中，当数据量不够大时候，常常采用下面4中方法： 1. 人工增加训练集的大小. 通过平移, 翻转, 加噪声等方法从已有数据中创造出一批"新"的数据.也就是Data Augmentation2. Regularization. 数据量比较小会导致模型过拟合, 使得训练误差很小而测试误差特别大. ...
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2016-09-05 11:53:54
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kmeans一般在数据分析前期使用，选取适当的k，将数据聚类后，然后研究不同聚类下数据的特点。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差 ...
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2016-09-04 19:11:31
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在搞清楚卷积神经网络（CNN）的原理之后，在本篇博文中，我们将讨论基于Theano的算法实现技术。我们还将以MNIST手写数字识别为例，创建卷积神经网络（CNN），训练该网络，使识别误差达到1%以内。
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2016-08-30 13:41:30
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【题目描述】 对某一观点表示支持的有1498人，反对的有902人，那么赞同与反对的比例可以简单的记为1498 : 902。不过，这个比例的数值太大，难以一眼看出它们的关系。对于上面这个例子，如果把比例记为5 : 3，虽然与真实结果有一定的误差，但依然能够较为准确地反映调查结果，同时也显得比较直观。 ...
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2016-08-26 15:17:57
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