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《漫画机器学习入门》总结

更新时间:2020-09-22 08:45点击:

  漫画机器学习入门是一本非常有意思的书全书用生动活泼的漫画来讲解整个深度学习的过程。并不幼稚相反将一些难以理解的概念讲的非常生动。

  1特征向量就是每个人的特征量放到一起特征向量是表达特征的一个数组

  4每一个特征量都很重要但是不同特征量的重要程度是不同的所以需要寻找特征的权重矩阵

  6将较多的特征量加权求和然后通过非线性变换处理成为比较复杂的函数然后在进行不断组合这就是多层神经网络

  支持向量机使分割超平面处于一种非常“好”的状态即所有数据点都远离分割超平面因此能够更好的识别并且使得安全裕量最大

  10感知机的缺点非线c;玻尔兹曼机会考虑相邻像素的关系

  12机器学习的目的要么是让误差值最小要么是让似然度最大

  图书管理系统(Java + Mysql)我的第一个完全自己做的实训项目

  图书管理系统 Java + MySQL 完整实训代码,MVC三层架构组织,包含所有用到的图片资源以及数据库文件,大三上学期实训,注释很详细,按照阿里巴巴Java编程规范编写

  在linux下利用c语言实现的进程树的打印,主要通过/proc下的目录中的进程文件,获取status中的进程信息内容,然后利用递归实现进程树的打印

  》是2005年2月世界图书出版公司出版的图书,作者是平野叶一。 和学校教育中的数学稍微有些差别,本书并不是大学

  考试的答题指导也不是提供应试技巧。笔者希望的是,通读这本书读者可以轻轻松

  作者 Lizzie Turner编译 专知翻译 Xiaowen本文用浅显易懂的语言精准概括了

  知识点 1.问:为什么y=wx明明是一个矩阵,而损失函数是一个值 2,问:支持向量机SVM与逻辑回归的关系 SVM把逻辑回归的sigmoid函数换成核函数,损失函数由平均交叉熵换成了不同分类的距离间隔 3,问:深度学习与逻辑回归的区别 在计算y=wx时,将逻辑回归的函数变成几十个函数的嵌套,然后利用链式求导法则对嵌套的几十个函数进行反向求导,得出损失函数 4,问:过拟合的原...

  故事一:瑞雪兆丰年我们中国有一句关于农业生产的古老谚语:瑞雪兆丰年。就是说,如果前一年冬天下雪很大很多,那么第二年庄稼丰收的可能性比较大。这条谚语是怎么来的呢?我们可以想象当时的情景:第一年冬天第二年收获时节第二年冬天第三年收获时节第三年冬天第四年收获时节年复一年,若干年后的冬天......这就是瑞雪兆丰年的故事。头年的瑞雪和来年的丰收,本是两个看起来并不相关的现象,但...

  继NLP之后,我又开了ML这个大坑。这是因为NLP涉及到太多的ML模型,仅仅拿过来用的话,我实现的HanLP已经快到个人极限了。而模型背后的原理、如何优化、如何并行化等问题,都需要寻根求源才能解决。 所以我找了个书单自学,电子书为主,顺便分享出来。 ML书单│李航.统计学习方法.pdf│

  及其应用.pdf│AllofStatistics-AConciseCou

  源/程序员的那些事0、修电脑的专家是如何炼成的1、维护遗留代码的感觉2、努力把自己升级吧3、这代码谁写的?4、程序员逛酒吧5、程序员的生活写照6、我再也不在课堂上扔纸...

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