1.学习大数据集 图1.学习大数据集 当数据集量为m=1亿时，进行梯度下降将会花费较大时间。 可以使用小量数据集进行训练，然后得出学习曲线。 左图是高方差，右图是高偏差。 总之是要通过高效的学习算法来进行大数据学习。 2.随机梯度下降 图2.批梯度下降 假设是美国人口普查的数据，m=3亿，如果需要每 ...
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2018-08-20 13:10:57
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.NET平台常用框架整理 转自：http://www.cnblogs.com/hgmyz/p/5313983.html 首先谢谢楼主，以后备用 自从学习.NET以来，优雅的编程风格，极度简单的可扩展性，足够强大开发工具，极小的学习曲线，让我对这个平台产生了浓厚的兴趣，在工作和学习中也积累了一些开源的 ...
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2018-08-15 16:00:59
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转：https://blog.csdn.net/moonpure/article/details/52056153 从学习.NET以来，优雅的编程风格，极度简单的可扩展性，足够强大开发工具，极小的学习曲线，让我对这个平台产生了浓厚的兴趣，在工作和学习中也积累了一些开源的组件，就目前想到的先整理于此， ...
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2018-08-13 14:55:26
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本人计算数学专业毕业，写毕业论文和外文翻译的时候会遇到大量公式需要编辑，而且学校一般都要求用word。但是Word自带的公式编辑器只支持一种字体，当公式中涉及到特殊字体就不太方便了。如果用Latex来写毕业论文的话又要记大量的命令和语法，学习曲线又比较陡峭。因此MathType是个不错的选择。本人用 ...
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2018-08-02 22:53:29
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Ansible简介Ansible使用Python语言开发，巧妙的设计、实现了简单易用、功能强大的自动化管理工具。目前它已经广泛应用于各种规模、各个领域的企业。Ansible应用领域Ansible的编排引擎可以出色地完成配置管理、流程控制、资源部署等工作，与其他IT自动化产品比较，Ansible提供了一种不需要安装客户端软件、管理简便、功能强大的基础架构配置、维护工具。安装部署过程特别简单，学习曲线
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2018-08-01 14:12:02
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# 问题：如果将所有的数据集都作为训练数据集，则对于训练出的模型是否发生了过拟合会不自知，因为过拟合情况下，模型在训练数据集上的误差非常的小，使人觉得模型效果很好，但实际上可能泛化能力不足； # 方案：将数据集分割为训练数据集和测试数据集，通过测试数据集判断模型的好坏——如果通过学习曲线发现，模型在 ...
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2018-07-10 23:40:01
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17.1大型数据集的学习 首先通过学习曲线判断是否增大数据集有效： 高方差时（交叉验证集误差减去训练集误差大时）增加数据集可以提高系统。下图中左图增加数据集有效，右图无效。 17.2随机梯度下降法 随机梯度下降法是只使用一个样本来迭代，其损失函数为： 迭代过程为： 特点： (1)计算量小，迭代速度快 ...
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2018-07-07 17:45:50
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开始之前请先确保自己安装了Node.js环境，还没有安装的的童鞋请自行百度安装教程...... 1.在项目文件夹安装两个必须的依赖包 superagent 是一个轻量的,渐进式的ajax api,可读性好,学习曲线低,内部依赖nodejs原生的请求api,适用于nodejs环境下 cheerio是n ...
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2018-07-05 00:33:05
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人们总是在寻找新技术，试图用新技术替换旧有技术，因为新技术/框架能带来很多好处：代码更加简洁，它总是封装了复杂的实现细节，通常是一种解决方案。 但公司总会有旧的项目在维护，旧的项目中有些是年代久远的陈旧框架，代码结构僵硬难以维护，某些代码被离职的程序员封装的晦涩难懂的部分。这些种种要替换技术，引入新 ...
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2018-07-04 21:06:14
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Vim 是个非常好用的工具，很多人一旦开始使用 Vim 之后就再也无法自拔。然而， Vim 仍然有其自身缺陷。陡峭的学习曲线是缺陷之一，在某些使用场景上的局限也不能忽视。今天我们为大家介绍两个方法，来解决使用中的痛点。在任何地方使用 Vim我会向大家介绍 Vim-anywhere，这是一个简单的脚本，它允许你使用 Vim 编辑器在 Linux 中的任何地方输入文本。这意味着你能简单地调用自己最爱的
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2018-06-13 14:46:10
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