摘要：
一、纲要 神经网络模型表示 神经网络的直观理解 神经网络做多类分类 二、内容详述 1、神经网络模型表示 这里就不再描述大脑的神经网络和神经元了，我们直接看神经网络的模型。我们先从最简单的神经网络开始，即只有input layer和output layer 这里的x0叫做偏置单元，跟之前一样，为一常数 阅读全文
摘要：
版权声明：本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 一、纲要 欠拟合和过拟合 代价函数正则化 正则化线性回归 正则化逻辑回归 二、内容详述 1、欠拟合和过拟合 欠拟合，也叫高偏差，就是没有很好的拟合数据集的情况。如下图中的左图所示 过拟合，也叫高方差，就是虽然高阶多项式可以完美的拟合所有的数据，但会导 阅读全文
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一、纲要 逻辑回归 决策边界 拟合逻辑回归的参数θ 多类别分类问题(Multiclass classification) 二、内容详述 1、逻辑回归 逻辑回归，实际上就是一种分类算法，它的性质是输出值应该在[0,1]这个区间，所以对于逻辑回归问题我们的函数h就不再跟前面线性回归的函数一样的形式了，我 阅读全文
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一、纲要 多变量线性回归 特征缩放与均值归一化 学习速率α对梯度下降法的影响 正规方程 二、内容详述 1、多变量线性回归 上一篇我们看到了单变量的线性回归，只有一个变量x，，这里如果有多个变量的话，该方程就变为，我们可以假设X0=1，所以上式变为。那么多变量的代价函数为，我们可以得出多变量的梯度下降 阅读全文
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一、纲要 梯度下降法的可视化理解 梯度下降法的公式 参数的更新方法 梯度下降算法最小化代价函数 二、内容介绍 1、梯度下降法的可视化理解 在上篇文章中我说了代价函数的最小化就是要寻找该函数的最小值，或者说是局部最小值。如上图，我们假设红色的为两个山峰，那么蓝色的就是我们要找的最小值。这个过程我们可以 阅读全文
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一、纲要 机器学习的定义 监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning) 回归问题(regression problem)与分类问题(classification problem) 鸡尾酒宴问题 单变量线性回归问题 二、概念介绍 1.什么 阅读全文
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压缩感知（Compressived Sensing）又叫压缩采样（Compressived Sample）或压缩传感，是近年来图像处理领域极为热门的研究方向。压缩感知的大意就是说 在采集信号（模拟到数字）的同时，完成对信号的压缩。下面就介绍一些压缩感知方面的概念，由于刚开始接触，难免有些理解上的偏差 阅读全文
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以前学STM32的时候就知道了倍频这个概念。开发板上外接8M晶振，但是STM32主频却能跑72M，这离不开锁相环（PLL）的作用。之后在使用FPGA的时候，直接有PLL这个IP核提供给我们使用，实现自己想要的频率。但是当我们使用的时候，锁相环倍频的原理我们清楚吗？下面就来简要分析下倍频的原理。 首先 阅读全文
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之前对结构体占用内存一直很混乱，到底是按照哪个变量类型计算内存？还是怎么计算？下面先看一个例子： str1这个结构体占用的内存是多少呢？如果用变量类型直接想加，得到的结果是17，但显然不是这样的。这个程序运行的正确结果是24.为什么呢？ 因为为了CPU能够快速访问，提高访问效率，变量的起始地址应该具 阅读全文
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本文实现一种FPGA与PC通信的方法，采用USB2.0，即Cypress公司的EZ_USB FX2LP系列的CY7C68013A芯片。下面先介绍一下这款芯片。 CY7C68013A是一款含高速USB2.0协议及兼容的8051控制的USB2.0芯片。芯片内部含有16KB的RAM，不需要外加存储器就可以 阅读全文