摘要： 问题：在Sublime Text3中写好Python程序，按Ctrl+B运行程序，在控制台中输入内容，回车，程序没有响应。最后求助网络，找到了解决办法。 一、安装插件SublimeREPL1.按Ctrl+Shift+P，打开命令框。输入Install Package，回车，等待几秒钟，会弹窗提示“安 阅读全文

摘要： PS：以下方法在CodeBlocks17.12和16.01实验成功。 （1）下载代码配色配置文件，保存为文件“colour_themes.conf” http://wiki.codeblocks.org/index.php?title=Syntax_highlighting_custom_colou 阅读全文

摘要： 制作启动U盘 准备好ISO文件，使用 rufus-2.18 制作启动U盘。“Partition scheme and target system type” 建议选择 “MBR, UEFI” 从U盘启动 创建主分区（安装系统和软件）： 40G 主分区 空间起始位置 ext4 / 虽然Ubuntu18 阅读全文

摘要： ICML 2016 的文章[Noisy Activation Functions]中给出了激活函数的定义：激活函数是映射 h:R→R，且几乎处处可导。 神经网络中激活函数的主要作用是提供网络的非线性建模能力，如不特别说明，激活函数一般而言是非线性函数。假设一个示例神经网络中仅包含线性卷积和全连接运算 阅读全文

摘要： 在本练习中，先介绍了SVM的一些基本知识，再使用SVM（支持向量机 ）实现一个垃圾邮件分类器。 在开始之前，先简单介绍一下SVM ①从逻辑回归的 cost function 到SVM 的 cost function 逻辑回归的假设函数如下： hθ(x)取值范围为[0,1]，约定hθ(x)>=0.5， 阅读全文

摘要： 本文根据水库中蓄水标线(water level) 使用正则化的线性回归模型预 水流量(water flowing out of dam)，然后 debug 学习算法 以及 讨论偏差和方差对 该线性回归模型的影响。 ①可视化数据集 本作业的数据集分成三部分： ⓐ训练集(training set)，样本 阅读全文

摘要： 在这篇文章中，会实现一个BP(backpropagation)算法，并将之应用到手写的阿拉伯数字(0-9)的自动识别上。 训练数据集(training set)如下：一共有5000个训练实例(training instance)，每个训练实例是一个400维特征的列向量(20*20 pixel ima 阅读全文

摘要： 本作业使用神经网络(neural networks)识别手写的阿拉伯数字(0-9) 关于使用逻辑回归实现多分类问题：识别手写的阿拉伯数字(0-9)，请参考：http://www.cnblogs.com/hapjin/p/6085278.html 由于逻辑回归是线性分类（它的假设函数是一个线性函数，就 阅读全文

摘要： Logistic Regression 实现一个逻辑回归 问题描述：用逻辑回归根据学生的考试成绩来判断该学生是否可以入学。 这里的训练数据(training instance)是学生的两次考试成绩，以及TA是否能够入学的决定（y=0表示成绩不合格，不予录取；y=1表示录取） 因此，需要根据train 阅读全文

摘要： ①假设函数(hypothesis function) 在给定一些样本数据(training set)后，采用某种学习算法(learning algorithm)对样本数据进行训练，得到了一个模型或者说是假设函数。 当需要预测新数据的结果时，将新数据作为假设函数的输入，假设函数计算后得到结果，这个结果 阅读全文