摘要: 声明:此习题集的题目来源是《CSAPP》英文第二版,与《CSAPP》中文第二版题号和主要题干是对应的,但是子问题的数据可能会有些许出入。 本习题集的目的在于对《CSAPP》2、3、5、6、8章的内容进行一次比较大致的复习。 限于个人水平,答案难免有错误之处,请各位在评论区指出错误,谢谢! 由于时间因 阅读全文
posted @ 2018-12-30 21:26 Khunkin 阅读(499) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: week1 一张图片,设像素为64\ 64, 颜色通道为红蓝绿三通道,则对应3个64\ 64实数矩阵 为了用向量表示这些矩阵,将这些矩阵的像素值展开为一个向量x作为算法的输入 从红色到绿色再到蓝色,依次按行一个个将元素读到向量x中,则x是一个$1\times64 64 3$的矩阵,也就是一个64\ 阅读全文
posted @ 2018-12-30 15:04 Khunkin 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前的学习成果并不能解决复杂的非线性问题 Neural Networks Sigmoid(logistic) activation function : activation function is another term for $g(z) = \frac{1}{1+e^{ z}}$ activ 阅读全文
posted @ 2018-12-30 14:46 Khunkin 阅读(131) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Classification It's not a good idea to use linear regression for classification problem. We can use logistic regression algorism , which is a classifi 阅读全文
posted @ 2018-12-30 14:45 Khunkin 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 对于multiple features 的问题(设有n个feature),hypothesis 应该改写成 $$ \mathit{h} _{\theta}(x) = \theta_{0} + \theta_{1}\cdot x_{1}+\theta_{2}\cdot x_{2}+\theta_{3} 阅读全文
posted @ 2018-12-30 14:42 Khunkin 阅读(263) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Supervised Learning given labelled data to train and used to predict for regression problem and classification problem Unsupervised Learning derive st 阅读全文
posted @ 2018-12-30 14:39 Khunkin 阅读(379) 评论(0) 推荐(0) 编辑