这一节是Andrew对应用机器学习给出的建议，虽然没有数学公式，但却是十分重要的一课。
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2015-08-26 20:04:52
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稍微了解有监督机器学习的人都会知道，我们先通过训练集训练出模型，然后在测试集上测试模型效果，最后在未知的数据集上部署算法。然而，我们的目标是希望算法在未知的数据集上有很好的分类效果（即最低的泛化误差），为什么训练误差最小的模型对控制泛化误差也会有效呢？这一节关于学习理论的知识就是让大家知其然也知其所...
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2015-08-26 19:49:35
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《全连接的BP神经网络》 本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播，所有的符号都用Ng的Machine learning的习惯。下图给出了某个全连接的神经网络图。1前向传播1.1前向传播分别计算第l层神经元的输入和输出；1.1.1偏执项为1时向量整体形式：分量形式： 1.1.2偏执项...
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2015-08-26 17:03:11
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《全连接的BP神经网络》 本文主要描述全连接的BP神经网络的前向传播和误差反向传播，所有的符号都用Ng的Machine learning的习惯。下图给出了某个全连接的神经网络图。 前向传播 前向传播 分别计算第l层神经元的输入和输出； 偏执项为1时 向量整体形式： 分量形式： 偏执项为b时 向量整体...
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2015-08-26 15:18:04
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圆周率Pi tan(Pi/4)=1 => Pi=4*arctan(1) 反正切函数arctan()在C语言里表示为atan()，为保证精度取圆周率的代码如下： const double Pi = 4.0 * atan(1.0);四舍五入 有时我们需要通过四舍五入避免浮点数误差。如100经...
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2015-08-25 21:05:16
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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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2015-08-25 18:46:08
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· 来源：http://www.dxy.cn/bbs/thread/6492633#64926336楼：“据我所知，SD反应的是观测值的变异性，其表示平均数的代表性，而SEM是 standard error of mean, 是平均数的抽样误差，反应平均数的抽样准确性，由于真实值是不知道的，统计估计...
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2015-08-21 20:53:40
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如何利用Excel画出如上样式的图？1、绘制柱状图。如何绘制柱状图，操作非常简单，选中数据，点击合适的图表样式即可。2、添加误差线。选中已绘制好的图，添加误差线。如果误差线没有出现，可以使用”更多选项“一一添加误差线。3、调整误差线的大小。可使用百分比，也可使用误差和偏差。
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2015-08-19 19:10:30
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一步了解常见的梯度下降法主要有两种：（1）批量梯度下降法 （2）随机梯度下降法为预测值，要拟合的函数设为，那么误差准则函数为 这是典型的线性回归问题，现在的目的是使得这个误差准则函数的值最小化，可以用如下两种梯度下降法。（1）批量梯度下降法批量梯度下降法需要把个样本全部带入计算，迭代一次计算量为，先...
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2015-08-19 13:01:00
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本文主要介绍几种基于灰度的图像匹配算法：平均绝对差算法（MAD）、绝对误差和算法（SAD）、误差平方和算法（SSD）、平均误差平方和算法（MSD）、归一化积相关算法（NCC）、序贯相似性算法（SSDA）。...
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2015-08-19 00:45:17
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