博客已经迁移至Marcovaldo’s blog (http://marcovaldong.github.io/) Andrew Ng的Machine Learning比較简单,已经看完。林田轩的机器学习基石很多其它的是从概率论的角度来介绍机器学习,之前的视频已经听了大半。但好多都是模棱两可。如今从 ...
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2017-08-06 14:11:43
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在分类问题中我们如果: 他们都是广义线性模型中的一个样例,在理解广义线性模型之前须要先理解指数分布族。 指数分布族(The Exponential Family) 假设一个分布能够用例如以下公式表达,那么这个分布就属于指数分布族: 公式中y是随机变量;h(x)称为基础度量值(base measure ...
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2017-08-05 17:46:34
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题目链接: PKU:http://poj.org/problem?id=1861 ZJU:http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemId=542 Description Andrew is working as system ad ...
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2017-08-02 13:22:00
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https://research.googleblog.com/2017/06/mobilenets-open-source-models-for.html Wednesday, June 14, 2017 Posted by Andrew G. Howard, Senior Software En ...
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2017-07-29 12:54:54
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框架:1)Multics(GE,MIT,Bell)2)UNIX(Ken,DenisRitch)3)BSD(Billjoy,BSRG)4)CP/M5)Microsoft(Billgates,美国西亚图)6)苹果(Jobs,美国西亚图)7)Windows8)OpenBSD,FreeBSD,NetBSD(首个PC兼容机的正统UNIX)9)SUN公司(Solaris)10)WindowsNT11)Minix(Andrew)欧洲荷兰..
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2017-07-28 22:20:51
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package com.andrew.study.http; import java.io.BufferedReader;import java.io.IOException;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;im ...
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2017-07-25 19:40:10
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梯度下降法解逻辑斯蒂回归 本文是Andrew Ng在Coursera的机器学习课程的笔记。 Logistic回归属于分类模型。回顾线性回归,输出的是连续的实数,而Logistic回归输出的是[0,1]区间的概率值,通过概率值来判断因变量应该是1还是0。因此,虽然名字中带着“回归”(输出范围常为连续实 ...
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2017-07-07 17:28:17
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凸包:能围住所有给出的点的面积最小的多边形(个人理解) Graham:选取y值最小的点,将其它点极角排序,依次把1~n号点加入栈中,判断当前点、栈顶、栈顶下面那个点三者的关系(嘻嘻),一直这样做就好了 判断用叉积,也就是如下图的要判掉(top--) 其实上图是不对的哦,你有没有反应过来呢~按极角排序 ...
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2017-06-27 19:50:43
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本文主要解说局部加权(线性)回归。在解说局部加权线性回归之前,先解说两个概念:欠拟合、过拟合。由此引出局部加权线性回归算法。 欠拟合、过拟合 例如以下图中三个拟合模型。第一个是一个线性模型。对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大。如图中第二个模型,假设我们在线性模型上加一个新特征项,拟合结果就会好一 ...
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2017-06-23 14:17:27
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************************************** 注:本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后,不进行总结非常easy遗忘。依据课程加上自己对不明确问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包含线性回归、逻辑回 ...
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2017-06-21 13:38:13
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