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搜索关键字:maching learning    ( 4462个结果
C语言BFS(4)___Find a way(Hdu 2612)
Problem Description Pass a year learning in Hangzhou, yifenfei arrival hometown Ningbo at finally. Leave Ningbo one year, yifenfei have many people to meet. Especially a good friend Merceki. Yifen...
分类:编程语言   时间:2014-12-22 16:19:55    阅读次数:277
Machine_learning--score
辛苦了2个半月,终须学完了machine-learning 证书地址...
分类:系统相关   时间:2014-12-22 11:14:02    阅读次数:149
《学习的艺术》 (The Art of Learning)——划小圈 (Making Smaller Circles)
“……我对象棋、武术以及范围更广的整个学习过程这三者的核心及相互关系的研究在一定程度上是受到了罗伯特.波席格《摩托车维护艺术》一书的启发。我决不会忘记指导我今后数年学习方式的那一幕。波席格故事中的主人公是一个叫斐德罗的人,聪明又有点古怪。当他叫一个学修辞学的学生就所居住的小镇写一个五百字的故事时,这...
分类:其他好文   时间:2014-12-22 00:47:55    阅读次数:162
机器学习 MLIA笔记(一)
监督学习(supervised learning):叫监督学习的原因是因为我们告诉了算法,我们想要预测什么。所谓监督,其实就是我们的意愿是否能直接作用于预测结果。典型代表:分类(classification)和回归(regression)。非监督学习(unsupervised learning):在...
分类:其他好文   时间:2014-12-21 00:39:40    阅读次数:232
关于Netflix Prize的总结
矩阵分解技术和模型组合方法可能是与Netflix Prize有关最多被讨论的算法。似乎基于矩阵分解的模型是最精确,并想将这些矩阵分解模型加上被时间效应和二元观点所需要提供的重要灵活性。虽然如此,已经在大多数文献中占很主导的邻居模型仍然会继续流行,这根据他的实际特点——无需训练就能够处理新的用户评分并提供推荐的直接解释。关于Machine Learning&Pattern Recognition更多讨论与交流,敬请关注本博客和新浪微博songzi_tea....
分类:Web程序   时间:2014-12-19 14:27:52    阅读次数:301
(转载)Manifold Learning
转载自CSDN中转载于水木社区的一篇文章 流形学习是个很广泛的概念。这里我主要谈的是自从2000年以后形成的流形学习概念和其主要代表方法。自从2000年以后,流形学习被认为属于非线性降维 的一个分支。众所周知,引导这一领域迅速发展的是2000年Science杂志上的两篇文 章: Isomap and...
分类:其他好文   时间:2014-12-19 11:55:36    阅读次数:211
将Opencv,Mat类型图片贴图到windows显示设备中
Opencv对图像的显示,有自带的imshow函数完成。但是,如果需要在windows程序中显示图像的时候,就有点小麻烦了。 现介绍一种方法,是在《Learning openCV Second Edition》中介绍的。 代码如下所示: void CShowPicToDlgDlg::OnBnClickedOk() { RGBTRIPLE* m_bitmapBits; //读取图片...
分类:Windows程序   时间:2014-12-19 00:42:40    阅读次数:325
【DateStructure】 Charnming usages of Map collection in Java
When learning the usage of map collection in java, I found serveral beneficial methods that was encountered in the daily life. Now I made a summary:[j...
分类:编程语言   时间:2014-12-17 20:48:46    阅读次数:203
deep learning学习(四) 逻辑斯蒂(logistic)回归深入理解和matlab程序求参数
第一节中说了,logistic 回归和线性回归的区别是:线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加(线性叠加的权重系数wi就是模型的参数)来得到预测值的Y,然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加,是线性的。 Y=WX ...
分类:其他好文   时间:2014-12-17 18:11:42    阅读次数:8732
Viewing the Raw SQL Statement(xcode で)
Thanks to Core Data. Even without learning SQL and database, you’re able to perform create, select, update and delete operation. However, for those wi...
分类:数据库   时间:2014-12-17 09:07:42    阅读次数:287
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迷上了代码!