Just finished watching all videos of this course - thank you Andrew for elaborating all basic ML concepts\algorithms in an easy to understand way. I w ...
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系统相关 时间：
2018-07-16 14:05:52
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1.1为什么是ML策略 （1）当对一个实际的应用系统进行优化时，可能有很多想法：如提高数据量，提高网络深度，正则化等等，一个错误的选择可能浪费非常多的时间，本课就是让你在面对很多选择时做出正确的选择，这就是ML策略。提高效率，让你的深度学习系统更快投入使用。 1.2正交化 （1）使用以下的老式电视机 ...
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2018-07-14 20:05:46
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模型表达（model regression） 1. 用于描述回归问题的标记 m 训练集（training set）中实例的数量 x 特征/输入变量 y 目标变量/输出变量 (x,y) 训练集中的实例 (x(i),y(i)) 第i个观察实例 h 机器学习算法中的解决方案和函数，即假设（hypothes ...
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2018-07-13 22:48:58
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前端请求： <a class="btn btn-default ml-50" href="javascript:Out_Excel();">导出Excel</a> function Out_Excel() { var bdate = $("#tisStartTime").val(); var eda ...
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Web程序 时间：
2018-07-12 13:11:36
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关于机器学习,自己也是半路出家,没啥基础, 不过知识也是一点一点积累起来的。tf-idf是在处理文本中很常用的一个公式, 下面记录一下自己对它的理解: tf :计算某个词在某个文档中的词频(即某个词在它所在的行中出现的次数，在spark ml的表示中,一行代表一个文档)。 idf: 逆向文档频率, ...
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2018-07-10 19:17:29
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背景： 公司的ML服务器，生产环境CentOS7，已安装R3.2.5、RStudio、FastRWeb，正在运行机器学习的实例若干。 现需要将一文本识别应用发布到生产环境，该实例用到包chinese.misc，该包要求R版本在3.3.2以上，故需升级生产环境。 升级工作： 只需要升级R的版本即可。 ...
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2018-07-10 18:28:23
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1715
现实生活中有许多需要提前预防一些异常问题出现的情况，例如在飞机起飞前，对飞机各部分进行评估，看发动机等各个零件是否性能正常，若有潜在的问题（可能出现异常情况），则需要及时检修或更换。 那么我们如何去评估异常是否存在呢？ 利用联合概率分布~ [TOC] 联合概率分布 $X表示一系列随机变量\{X_1, ...
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编程语言 时间：
2018-07-07 15:43:16
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187
```python
# encoding: utf-8 #set( $SITE = "00123.ml:8000" ) """
@version: python3.6
@author: ‘$USER‘
@license: Apache Licence @contact: steinven@qq.co... ...
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2018-07-06 01:22:17
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1997年世界上发生过两件大事，一是克隆羊多利诞生，另一件是IBM 电脑“深蓝”击败国际象棋世界冠军。就在这一年，我从一本电子游戏杂志上看到了一篇关于计算机不可能战胜职业围棋选手的文章。 二十年过去了，2016 年一月底，谷歌在自然杂志上正式公开发表论文，宣布其以深度学习技术为基础的电脑程序 Alp... ...
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2018-07-03 19:55:05
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OpenCV3.4的神经网络功能主要提供了以下三种：ml模块中的多层感知机（ArtificialNeuralNetworks-Multi-LayerPerceptrons），提供了MLP的创建、训练参数设置等函数。如：staticPtr<ANN_MLP>create()Createsemptymodel.staticPtr<ANN_MLP>load(constString&
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2018-06-28 16:02:10
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