本栏目内容来自Andrew
NG老师的公开课：https://class.coursera.org/ml/class/index 一般而言, 人工神经网络与经典计算方法相比并非优越,
只有当常规方法解决不了或效果不佳时人工神经网络方法才能显示出其优越性。尤其对问题的机理不甚了解或不能用数学模型表示....
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2014-07-22 23:16:53
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Andrew NG的Machine
learning课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml
神经网络一直被认为是比较难懂的问题，NG将神经网络部分的课程分为了两个星期来介绍，可见Neural
Networks内容之多。言归正传，通过之前的学习我们知道，使用....
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2014-07-22 23:15:13
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最近学习了coursera上面Andrew NG的Machine
learning课程，课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml
在Introduction部分NG较为系统的概括了Machine learning的一些基本概念，也让我接触了一些新的名词，这些....
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2014-04-30 01:31:20
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最近在看DSL的东西，对于外部DSL，写一个解释器是必不可少的。我试图归纳一下我学到的，以写一个解释器为目标，讲一下如果来实现一个可用的解释器。一个解释器通常可以分为一下几个阶段：
词法分析(Lexer) 语法分析(Parser, BNF, CFG, AST) 语义分析(AST的处理， annota...
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2014-04-30 00:39:01
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coursera上面Andrew NG的Machine
learning课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml我曾经使用Logistic
Regression方法进行ctr的预测工作，因为当时主要使用的是成型的工具，对该算法本身并没有什么比较深入的认识，不过...
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2014-04-30 00:30:46
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Andrew NG的Machine
learning课程地址为：https://www.coursera.org/course/ml在Linear
Regression部分出现了一些新的名词，这些名词在后续课程中会频繁出现：Cost FunctionLinear RegressionGradient...
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2014-04-29 20:11:10
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AdviceforapplyingmachinelearningDeciding what
to try next
现在我们已学习了线性回归、逻辑回归、神经网络等机器学习算法，接下来我们要做的是高效地利用这些算法去解决实际问题，尽量不要把时间浪费在没有多大意义的尝试上，Advice
for appl...
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移动开发 时间：
2014-04-29 12:11:47
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今天看了两集Stanford 的Machine
Learning，先说说感受，在看的过程中，脑海里冒出来一个念头：在中国的大学里，教授们都是好像在做研究，而学生们都是好像在上课，到头来不知道学到了什么，我在屏幕的这边都能感受到他们和我们的不一样。
其实对于机器学习，我是真心不懂，也不知道为什么忽然就...
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2014-04-28 05:32:20
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443
