印象笔记同步分享：Machine Learning—Classification and logistic regression...
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2014-09-01 19:41:34
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印象笔记同步分享：Machine Learning—Linear Regression...
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印象笔记同步分享：Machine Learning—Generalized Linear Models广义线性模型...
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2014-09-01 19:40:43
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由于项目需要，经常在github上下载开源库项目源代码。因此最近决定花时间系统学习一下Linux下的相关软件的安装方法，这里就以Git工具的安装为例进行讲解。...
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2014-08-31 21:33:21
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时间真快,总结的7月份英语学习总结刚刚结束,转眼间又该对8月份的英语学习进行小节了。
进入8月初，下发了一个文档，用一个星期的时间学音标，纠音。在王美的带领下我组也发起了纠音运动。刚开
始纠音的时候，我就感觉自己读的对，就是这么读的，而且跟赖老师读的一模一样，怎么他们听的就不一样呢？纠的
多了，听的多了，其实最后发现，还是听力不到位，还没“分辨是非”的能力啊。一周的纠音活动结束后，...
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2014-08-31 17:20:51
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导数使用T.grad计算。
这里使用pp()打印梯度的符号表达式。
第3行输出是打印了经过优化器简化的符号梯度表达式，与第1个输出相比确实简单多了。
fill((x** TensorConstant{2}), TensorConstant{1.0})指创建一个x**2大小的矩阵，并填充1。
importtheano.tensor as T
fromtheano import pp
fr...
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2014-08-29 20:10:08
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图结构（Graph Structures）是了解Theano内在工作原理的基础。
Theano编程的核心是用符号占位符把数学关系表示出来。
图结构的组成部分
如图实现了这段代码：
importtheano.tensor as T
x= T.matrix('x')
y= T.matrix('y')
z= x + y
变量节点（variable nodes）
红色表示...
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2014-08-29 11:04:07
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有了前面的准备，可以用Theano实现一个逻辑回归程序，逻辑回归是典型的有监督学习。
为了形象，这里我们假设分类任务是区分人与狗的照片。
首先是生成随机数对象
importnumpy
importtheano
importtheano.tensor as T
rng= numpy.random
数据初始化
有400张照片，这些照片不是人的就是狗的。
每张照片是28*28=78...
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2014-08-28 22:46:06
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印象笔记同步分享：Machine Learning—Mixtures of Gaussians and the EM algorithm...
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初始的想法就是，结合不同的分类算法来给出综合的结果，会比较准确一些 称为ensemble methods or meta-algorithms，集成方法或元算法 集成方法有很多种，可以是不同算法之间的，也可以是同一个算法但不同参数设置之间的，也可以是将数据集分成多分给不同的分类器之间的 总的来说，有...
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2014-08-28 12:58:39
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