贴代码如下： 刚开始一直计算错误，是自己没有区分经纬度，地理是硬伤，谷歌的公式是对的，网上的大部分方法也是对的， 如果计算之后发现了较大的误差，记得查看经纬度是否计算反了，避免低级错误~~~~ ...
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2018-11-01 13:44:46
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学习曲线 “训练误差”和“交叉验证误差”如下 \[\begin{array}{l}{J_{train}}\left( \theta \right) = \frac{1}{{2{m_{train}}}}\sum\limits_{i = 1}^{{m_{train}}} {{{\left( {{h_\t ...
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2018-11-01 11:29:32
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上面我们可以看见房屋的各种属性信息 也就是房屋的各个特征 为了更形象化的展示房屋的特征,我们使用图形来直观展现 使用,我们前面介绍的Graphlab Canvas来展现 重定向到当前页面展现 接下来,我们就来,构建回归模型 被用来去拟合模型的数据叫做训练集 那些作为真实预测的替代叫做测试集 步骤: ...
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2018-10-31 15:44:32
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来源：https://www.cnblogs.com/jianxinzhou/p/4083921.html 1. The Problem of Overfitting （1） 还是来看预测房价的这个例子，我们先对该数据做线性回归，也就是左边第一张图。如果这么做，我们可以获得拟合数据的这样一条直线，但 ...
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2018-10-31 15:40:55
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世界标准时（UTC） 和 格林威治标准时（GMT） 怎么样的时间算是准确的呢？例如这一分种内是60s ,而下一分钟实际走到了59秒的时候却显示一分钟到了，即是时间快了，这样定义为不准确。下面两个解释可以帮助理解两者的区别。 UTC是我们现在用的时间标准，GMT是老的时间计量标准。UTC是根据原子钟来... ...
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2018-10-31 10:42:34
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SVM用于线性回归 方法分析 在样本数据集（）中，不是简单的离散值，而是连续值。如在线性回归中，预测房价。与线性回归类型，目标函数是正则平方误差函数： 在SVM回归算法中，目的是训练出超平面，采用作为预测值。为了获得稀疏解，即计算超平面参数w,b不依靠所有样本数据，而是部分数据（如在SVM分类算法中... ...
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2018-10-26 22:23:18
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变分自动编码器 自编码器 中间层的编码维度要远远小于输出数据，整个模型训练目标为最小化重建输入数据误差 标准自编码器面临的问题在于 自编玛器将输入数据转为隐空间中的表达式不是连续的，使得解码器对于存在于类别之间的区域无法进行解码，因此提出了变分自编码器 变分自编码器 变分自编码器的隐空间设计为连续的... ...
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2018-10-26 22:18:11
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1.2.18累加器的方差。以下代码为Accumulator类添加了var()和stddev()方法，它们计算了addDatavalue()方法的参数的方差和标准差，验证这段代码。public class Accumulator{ private double m; private double s; ...
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2018-10-25 14:21:12
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【链接】 "我是链接,点我呀:)" 【题意】 在这里输入题意 【题解】 训练编程的题。 原题中没有除0的数据,所以别担心你的代码是因为除0错了。 多半跟我一样。 也是因为没有+eps 就是比如你要算tot/4的值。 那么要输出tot/4+1e 6 不然会错。。。 浮点误差... 剩下的。其实很简答的 ...
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2018-10-24 22:02:10
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使用LFSR搭建误差补偿系统 首先弄明白什么是LFSR 线性反馈移位寄存器(LFSR)是内测试电路中最基本的标准模块结构，既用作伪随机测试码产生器，也作为压缩测试结果数据的特征分析器。 一个n阶的LFSR由n个触发器和若干个异或门组成。在实际应用当中，主要用到两种类型的LFSR，即异或门外接线性反馈 ...
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2018-10-24 11:57:16
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