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Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition—VGG论文翻译
Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition Karen Simonyan? & Andrew Zisserman+ Visual Geometry Group, Department of Engineerin ...
分类:Web程序   时间:2020-03-30 09:29:43    阅读次数:135
[机器学习]第六、七周记录
这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。 1.不要浪费大量的时间在获得样本上。实际上,太多的样本数并不会使学习算法更加的优秀。要尝试调整你的系数: 1.使用更少的特征。 2.增加多项式。 3.调整$\lambda$。 2.诊断学习算法: 1.将样本打乱,并将其中一部 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-21 20:27:18    阅读次数:63
[机器学习]第二周记录
这篇记录的内容来自于Andrew Ng教授在coursera网站上的授课。 1.多元线性回归(multivariate linear regression): h函数:$h_{\theta}{(x)}=\theta_{0}+\sum_{i=1}^{n}{\theta_{i}x_{i}}$ 为方便起见 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-15 09:50:40    阅读次数:81
数据降维PCA
简介 @ "维基百科" 本文内容皆源自 "Andrew Ng" 目的 1.实现数据压缩 2.实现数据在2D或3D中可视化 算法 "PCA(主成分分析)" 步骤 1.数据预处理 采用归一化方法,是的均值为0,方差为1。 步骤,1.均值为0 2.方差为1 $x_j^{(i)}={x_j \mu}\fra ...
分类:其他好文   时间:2020-02-08 09:33:05    阅读次数:74
Linux网络文件共享服务之smaba
一、SAMBA服务简介 samba是1991年由Andrew Tridgel开发实现,主要用于Windows和unix文件共享。samba实现了共享文件和打印,实现在线编辑,登录SAMBA用户的身份认证,可以进行NetBIOS名称解析和外围设备共享。相关的软件包有samba,这个包主要提供smb服务 ...
分类:系统相关   时间:2020-02-01 00:42:54    阅读次数:102
吴恩达关于论文阅读的建议
本文总结了吴恩达在斯坦福大学CS230深度学习课程在YouTube上的演讲: "对职业发展的一些建议以及阅读研究论文的方法" Andrew提出的主要建议: 重视论文阅读:这是非常重要的技巧。当他试图在深度学习中掌握一个新主题时,他就会阅读科研论文。 具体的步骤是: 1. 编写一份论文列表:尝试创建一 ...
分类:其他好文   时间:2020-01-20 22:30:54    阅读次数:109
Samba基础配置
本文环境:CentOS 7 简介 在UNIX-like之间共享文件系统主要是通过NFS实现的,而Windows之间共享文件系统主要是通过基于NetBIOS的网上邻居实现的,1984年Andrew Tridgell博士通过逆向工程技术研究出SMB(Server Message Block),一项能在U ...
分类:其他好文   时间:2019-12-20 18:51:11    阅读次数:93
Linux系统学习 二十、SAMBA服务—介绍、安装、端口
1、简介 网络数据文件共享服务器 可以和Windows中的网上邻居通用 数据共享的方法: Windows中最常用的是“网上邻居”。网上邻居使用的文件系统是CIFS(通用互联网文件系统)协议进行数据共享,不能跨网段,跨路由。 Linux中最常用的是NFS服务 由来: 在1991年Andrew Trid ...
分类:系统相关   时间:2019-12-02 12:00:14    阅读次数:113
三看 分析法之: 看动词,找宾语
1. 看动词,找宾语 2. 看连词,找宾语 3. 看介词,找宾语 1.英语动词的逻辑结构 2.动词宾语的位置特征 安德鲁 卡内基 (Andrew Carnegie): The man who dies rich dies disgraced(丢人的,耻辱的). 连词后面的是从句 (wh- 是连词) ...
分类:其他好文   时间:2019-12-01 16:52:50    阅读次数:304
为什么要对特征进行缩放(归一化)
在Andrew Ng的机器学习课程里面,讲到使用梯度下降的时候应当进行特征缩放(Feature Scaling)。进行缩放后,多维特征将具有相近的尺度,这将帮助梯度下降算法更快地收敛。 为了解释为什么特征缩放会帮助梯度下降算法更快地收敛,Andrew给了两幅图来解释:Feature ScalingI... ...
分类:其他好文   时间:2019-11-29 10:45:09    阅读次数:215
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