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搜索关键字:maching learning    ( 4462个结果
学习Javascript闭包(Closure)
转自:http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html作者:阮一峰闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。下面就是我的学习笔记,对于Java...
分类:编程语言   时间:2014-06-19 00:25:02    阅读次数:331
转:XPath路径表达式
XPath 使用路径表达式来选取 XML 文档中的节点或节点集。节点是通过沿着路径 (path) 或者步 (steps) 来选取的。XML 实例文档我们将在下面的例子中使用这个 XML 文档。 Harry Potter 29.99 Learning XML 39.95选取节点XPath 使用...
分类:其他好文   时间:2014-06-19 00:02:17    阅读次数:382
c++ 概念及学习/c++ concept&learning(三)
这一篇继续说说程序设计中的基本语句:控制块一 if类控制语句ifif elseif , else if ,elseif(条件语句){如果条件为真,要做的一些事情}if(条件语句){如果条件为真,要做的一些事情}else{如果条件为假,要做的一些事情}if (条件语句1){ 如果条件为真1,要做的一....
分类:编程语言   时间:2014-06-17 00:02:51    阅读次数:269
Android learning Starting!
In recent years,mobile platform become more and more popular!At present,the flourishing mobile platform are iOS and Android,symbian has been declining,wp7 struggling! Note that Android is an open,not...
分类:移动开发   时间:2014-06-16 12:26:35    阅读次数:288
[Source] Paper references on Deep Learning
Deep Learning References.
分类:其他好文   时间:2014-06-15 22:23:25    阅读次数:286
十分钟了解分布式计算:GraphLab
GraphLab是一个面向大规模机器学习/图计算的分布式内存计算框架,由CMU在2009年开始做,这里的内容是基于论文Low, Yucheng, et al. "Distributed GraphLab: A Framework for Machine Learning in the Cloud" ...
分类:其他好文   时间:2014-06-15 00:09:58    阅读次数:326
决策树
简介 很多人都玩过一个游戏,通过限定次数的提问猜出对方在纸上写出的一个词,当然对方必须对我们的每一个猜测做出回应,通过一连串正确或者错误的判断,如果最终我们猜出了对方的那个词,那么我们就取得了胜利,决策树的工作原理就和这个游戏类似,看下面一个例子: 上面这张图就是一个典型的决策树,我们每天出门前要想一下今天是开车还是走路呢?首先看看窗外,下雨了吗?如果有再看看到底是雪还是雨?哇靠!是雪...
分类:其他好文   时间:2014-06-14 14:45:27    阅读次数:833
产品经理能力体系
1.学习能力(Learning Ability)有些东西不懂很正常,从不懂到懂,从懂到精通,自己想想,原来不会的东西,是否可以很快上手。学习能力,其实蛮难衡量,我更愿意看到产品经理在每次产品项目实践中的总结归纳,清楚的知道成功经验与失败教训。2.执行力(Execution)完成预定目标及任务的能力,...
分类:其他好文   时间:2014-06-10 21:58:30    阅读次数:394
PRML 第三章 - 线性回归
这段时间组里在有计划地学习书籍PRML (Pattern Recognition and Machine Learning),前两天自己做了一个里面第三章linear regression的分享,这里把当时做的这个ppt分享给大家。 对于线性回归这一章,首先列一下我认为比较重要的几个问题(ppt ....
分类:其他好文   时间:2014-06-09 13:19:17    阅读次数:418
pgm14
这部分讨论在有数据缺失情况下的 learning 问题,这里仍然假定了图结构是已知的。首先需要讨论的是为什么会缺失,很多情况下缺失并不是“随机”的:有的缺失是人为的,那么某些情况下缺失的可以直接补上,而某些情况下我们需要使用额外的随机变量对缺失进行 modeling;有的缺失是随机的,有的是因为的确...
分类:其他好文   时间:2014-06-08 22:31:40    阅读次数:201
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