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搜索关键字:在线学习    ( 181个结果
在Centos中安装HustOJ实验记录
hustoj是目前使用题广泛的,因学生要刷新,所以刷题平台要自已建一个,这是编程学习中重要一环,教,学,测,反思形成闭合回路。目前利用现有的服务器资源,建成了开高开源code中心,一个刷题系统,六月再建一个私有云,私有云不仅是存,上传的视频学生可以在线学习,省去了再开发的时间。下学期在基础上建成权限 ...
分类:其他好文   时间:2019-05-28 16:59:25    阅读次数:133
Python3入门机器学习经典算法与应用
第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习1-1 什么是机器学习1-2 课程涵盖的内容和理念1-3 课程所使用的主要技术栈第2章 机器学习基础2-1 机器学习世界的数据2-2 机器学习的主要任务2-3 监督学习,非监督学习,半监督学习和增强学习2-4 批量学习,在线学习,参数学习和非参数学习2- ...
分类:编程语言   时间:2019-05-21 09:38:55    阅读次数:263
Batch_Size对网络训练结果的影响
最近在跑一些网络时发现,训练完的网络在测试集上的效果总是会受Batch_Size 大小的影响。这种现象跟以往自己所想象的有些出入,于是出于好奇,各种搜博客,大致得出了自己想要的答案,现写一篇博客记录一下。 在训练过程中,一般有三种方式来从数据集中抽取数据,更新参数。一种是取所有的样本算出梯度(Ful ...
分类:其他好文   时间:2019-02-01 21:52:32    阅读次数:257
蚂蚁金服核心技术:百亿特征实时推荐算法揭秘
本文来自蚂蚁金服人工智能部认知计算组的基础算法团队,文章提出一整套创新算法与架构,通过对TensorFlow底层的弹性改造,解决了在线学习的弹性特征伸缩和稳定性问题,并以GroupLasso和特征在线频次过滤等自研算法优化了模型稀疏性,在支付宝核心推荐业务获得了uvctr的显著提升,并较大地提升了链 ...
分类:编程语言   时间:2018-12-28 22:24:34    阅读次数:278
斯坦福机器学习课程汇总
斯坦福机器学习课程汇总 前言首先感谢吴恩达建立Coursera这样一个优秀的在线学习平台,以及他发布在这个平台上的机器学习课程。 这门课程将整个机器学习领域的基础知识,用浅显易懂的方式,深入浅出的进行了介绍。使得一个拥有高中数学知识的学生也能听得明白。 如果你想要涉足机器学习、人工智能领域,或者对这 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-28 13:33:54    阅读次数:251
【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—Week 10 习题—大规模机器学习
【1】大规模数据 【2】随机梯度下降 【3】小批量梯度下降 【4】随机梯度下降的收敛 Answer:BD A 错误。学习率太小,算法容易很慢 B 正确。学习率小,效果更好 C 错误。应该是确定阈值吧 D 正确。曲线不下降,说明学习率选的太大 【5】在线学习 【6】 Answer:BC A 错误。随机 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-27 03:09:42    阅读次数:260
给老刘做个宣传《Linux就该这么学》
对Linux感兴趣的一定要加个收藏,在线学习网址是https://www.linuxprobe.com/chapter-00.html 附件:Linux入门教程,https://www.linuxprobe.com/docs/LinuxProbe.pdf ...
分类:系统相关   时间:2018-12-17 02:49:07    阅读次数:232
推荐在线编程学习网站
今天主要跟大家分享一下三个编程在线学习网址,下面三个我都用过,感觉还不错,有些不仅仅适用于小白,还适用像我一样的菜鸟。当然了,高手也是适用的。 虽然是国外的,但是不得不承认,人家确实做得挺不错的,这一点我们还是可以借鉴学习的。 至于全部是英文的,这一点确实有点麻烦,不过我想现在Google浏览器或者 ...
分类:Web程序   时间:2018-12-13 21:44:47    阅读次数:258
The perception and large margin classifiers
假设样例按照到来的先后顺序依次定义为。为样本特征,为类别标签。我们的任务是到来一个样例x,给出其类别结果y的预测值,之后我们会看到y的真实值,然后根据真实值来重新调整模型参数,整个过程是重复迭代的过程,直到所有的样例完成。这么看来,我们也可以将原来用于批量学习的样例拿来作为在线学习的样例。在在线学习 ...
分类:其他好文   时间:2018-12-10 11:28:31    阅读次数:223
随机梯度下降批尺寸的影响
随机梯度下降批尺寸有什么影响呢??? 当数据量足够大的时候可以适当的减小batch_size,由于数据量太大,内存不够。但盲目减少会导致无法收敛,batch_size=1时为在线学习, 也是标准的SGD,这样学习,如果数据量不大,noise数据存在时,模型容易被noise带偏,如果数据量足够大,no ...
分类:其他好文   时间:2018-12-08 21:10:27    阅读次数:315
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