摘要：
CNN的网络结构最经使用CNN做regression，怎么确定网络的结构确实太头痛了，尽管已经有现有的论文里面已经又很多mode可以参考，例如AlexNet，VGGNet等等，但是和还是很难确定出一个最好的model，最近重新看Stanford的CNN的课程，发现其实已经有一部份已经... 阅读全文
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转载自Ubuntu下备份系统的方法今天不小心强行结束了一个我不知道用处的进程，结果造成进不了x界面，gdm启动不了，使用apt-get进行修复，结果几乎要把整个x界面有关的软件包删除，所以只好重装系统，为了防止下次出现类似的问题，所以把系统做了一个备份。备份的方法有两种，一种是通过一种软件进行被份，... 阅读全文
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//========================================== // 2-链表的操作 //==========================================typed... 阅读全文
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就不重复造轮子，挑个感触比较深的，详细见参考链接按照支持向量机使用超平面分类的原理，不平衡数据不会对超平面造成影响，但不平衡样本数据会对惩罚项产生影响。因此，在使用非平衡数据时可以使用LibSVM的-w选项平衡惩罚系数。还有一种方式：选择另一种精度评估函数（LibSVM中使用测试样本中正确分类的样本... 阅读全文
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1. NLP一些课程，主要是深度学习方面的http://nlp.stanford.edu/ 斯坦福大学nlp上面有很多资源CS224d: Deep Learning for Natural Language Processing斯坦福大学的课程，有讲义，视频在youtube上文本挖掘课程含ppt... 阅读全文
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转载自机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料希望转载的朋友，你可以不用联系我．但是一定要保留原文链接，因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到文章的朋友能够学到更多．《Brief History of Machine Learning》介绍:这是... 阅读全文
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编程要求：In this exercise, you will implement the backpropagation algorithm for neuralnetworks and apply it to the task of hand-written digit recognition.... 阅读全文
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转载自deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/反向传播算法假设我们有一个固定样本集，它包含个样例。我们可以用批量梯度下降法来求解神经网络。具体来讲，对于单个样例，其代价函数为：这是一个（二分之一的）方差代价函数。给定一个包含个样例的数据集，我们可以定义整体代... 阅读全文
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to deal with underfitting增加feature的数目（通过feature的平方，立方项等增加feature或者增加其他的feature）减小λ的值to deal with overfitting找更多的训练样本减少feature的数目用regulation，增加λ的值θeval... 阅读全文
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Linear Regression with Multiple Variablesmean normalization：将不同特征的数据scale统一目的：为了使梯度下降法更快地找到全局最小值实现方法：把原始数据做变换，（Xraw-mean）/(XrawMax-XrawMin)feature sca... 阅读全文