这一章可能是Andrew Ng讲得最不清楚的一章，为什么这么说呢？这一章主要讲后向传播(Backpropagration, BP)算法，Ng花了一大半的时间在讲如何计算误差项$\delta$，如何计算$\Delta$的矩阵，以及如何用Matlab去实现后向传播，然而最关键的问题——为什么要这么计算？...
分类：
Web程序 时间：
2015-12-27 23:13:30
阅读次数：
296
之前两篇转载的文章： 遗传算法入门到掌握（一）、遗传算法入门到掌握（二） 对遗传算法的数学推导讲解得非常详细，同时我也附带了一份遗传算法的C语言实现，这篇文章将要运用遗传算法对一个多项式求最小值，要求在(-8,8)间寻找使表达式达到最小的x，误差为0.001。但是那篇文章仅仅讲解了关于本例的遗传算法的规则，并没有详细的算法过程。这篇文章简介一下遗传算法的具体算法过程，并且用MATLAB实现遗传算法的...
分类：
编程语言 时间：
2015-12-20 19:32:38
阅读次数：
385
XML/HTML Code复制内容到剪贴板Geolocation对象，Geolocation与GoogleMap交互------JSMix您所在的位置：经度unknown，纬度unknown
分类：
Web程序 时间：
2015-12-20 19:19:27
阅读次数：
221
[html]view plaincopy这是一个古老的问题，古老到从我若干年前遇到这样的问题就是一个解决之道：反复尝试。其实标准是什么，标准就是一个束缚，一种按既定规则的束缚，错点点，你的调用就可能不成功，不成功后你要花费大量的力气查找原因和错误，差异很多帖子，查找相似的地方，Webservice的...
分类：
编程语言 时间：
2015-12-18 21:16:48
阅读次数：
358
主要两个方面 Probabilistic modeling 概率建模，神经网络模型尝试去预测一个概率分布 Cross-entropy作为误差函数使得我们可以对于观测到的数据 给予较高的概率值 同时可以解决saturation的问题 前面提到的线性隐层的降维作用(减少训练参数) 这是一个最初版的神经网...
分类：
编程语言 时间：
2015-12-16 21:16:45
阅读次数：
1080
做平差的时候，需要解误差方程组，而 有的书本上说解线性的误差方程组，并不需要初值。在查阅了测量平差书本之后，书里描述，一般是需要参数的初始值的。这就产生了疑问。因为非线性方程的线性化之后，舍掉了二次项之后的值，会造成平差模型的弱化。因此在进行非线性方程的平差过程中，一般是对改正值进行一个迭代计算，使...
分类：
其他好文 时间：
2015-12-08 12:56:35
阅读次数：
438
提升方法（boosting）是一种常用的统计学习方法，应用广泛且有效。在分类问题中，它通过改变训练样本的权重，学习多个分类器，并将这些分类器进行线性组合，提高分类的性能。 本章首先介绍提升方法的思路和代表性的提升算法AdaBoost，然后通过训练误差分析探讨AdaBoost为什么能够提高学习精度，....
分类：
其他好文 时间：
2015-12-04 14:45:46
阅读次数：
287
NTP全称是NetworkTimeProtocol，是用来让计算机之间实现时间同步的协议，而发布这种校对时间的服务器，就是NTPServer。一般来说客户端与服务器之间的时间误差在几十毫秒以内，当然，如果你的时间服务器在美国或者欧洲，误差可能稍大一些。在我们的日常生活中，能接触到NTP的也..
分类：
其他好文 时间：
2015-12-03 15:47:30
阅读次数：
132
1.编写一个java application,求出e=1+1/1!+1/2!+1/3!+...+1/n!+...的近似值,要求误差小于0.0001。package test;public class Test { //求n的阶乘 public static int fn...
分类：
编程语言 时间：
2015-12-01 22:40:44
阅读次数：
159
主要为第十周内容：大规模机器学习、案例、总结 （一）随机梯度下降法 如果有一个大规模的训练集，普通的批量梯度下降法需要计算整个训练集的误差的平方和，如果学习方法需要迭代20次，这已经是非常大的计算代价。 首先，需要确定大规模的训练集是否有必要。当我们确实需要一个大规模的训练集，可以尝试用随机梯度下降...
分类：
其他好文 时间：
2015-11-30 22:05:34
阅读次数：
153
