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摘要: 机器学习摘要 matlab 损失函数 + 对应一个已经确定了参数的cost function,尽管输入的参数是向量或者是矩阵,但是返回的$J(\theta)$一定是一个实数 + $J(\theta)$是将所有训练样本都输入到模型中计算,返回一个实数 + 更新假设函数的参数是在输入了所有的训练样本到模 阅读全文
posted @ 2018-11-15 23:09 gogogo11 阅读(357) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 使用one vs all初始手写字母识别 数据特点 + 每一个图片都是20 x 20的像素矩阵,但是在输入的样本中是一个1 x 400的向量,标签y在{0, 1, 2, ..., 9}之间取值 + 共有5000个训练样本 可视化数据 + 从5000个样本中随机的挑选出100个训练样本进行可视化 + 阅读全文
posted @ 2018-11-14 00:18 gogogo11 阅读(1444) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 数字逻辑VHDL 信号与变量 + signal是全局的,在整个结构体中都有效,它的赋值是在进程结束, 也就是最后的赋值是有效的。 + variable是局部的,它的赋值是立即生效的。 + 一般 变量 是在进程的说明部分中定义的 vhdl PROCESS(a, b, c) 在说明部分声明变量 VARI 阅读全文
posted @ 2018-11-12 20:33 gogogo11 阅读(703) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Docker 安装 macOS或者windows + 下载boot2docker工具 CentOS + yum install docker io y + systemctl start docker docker摘要 docker虚拟化 + 只虚拟User space + 一台机器可以运行20 5 阅读全文
posted @ 2018-11-12 08:48 gogogo11 阅读(651) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Unix与Windows的思想 + Unix中的哲学是“一切皆文件”,这里的一切皆文件是一个广泛的概念,有一些特殊的设备文件,在/dev目录下 物理设备在Unix中就对应一个特殊的设备文件,比如打印机就是/dev/lp0,这个设备文件直接与物理设备的串行端口连接,只要向这个设备文件中传入数据,就可以 阅读全文
posted @ 2018-11-11 11:45 gogogo11 阅读(1652) 评论(3) 推荐(1) 编辑
摘要: 下载zsh,并安装oh my zsh + dnf install zsh y + 到github的oh my zsh上按照教程安装oh my zsh,配置主题为minimal,这个是个人比较喜欢的主题,因为比较简洁 下载pyenv和virtualenv + 到github的pyenv上安装pyenv 阅读全文
posted @ 2018-11-10 13:18 gogogo11 阅读(554) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 逻辑回归案例 小细节 + 逻辑回归(logistic regression)虽然被称之为逻辑回归,但是它本质上其实是一种分类算法(classification algorithm),逻辑回归名字的由来是有历史原因的。 + sigmoid函数在逻辑回归中站着重要的位置,sigmoid function 阅读全文
posted @ 2018-11-10 10:18 gogogo11 阅读(1365) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 环境 + macOS Python 版本要求 + 3.5+ + 2.7+ 安装 + 配置阿里云镜像, 在http://mirrors.aliyun.com/中找到pypi, 点击help链接 + pip install tensorflow + 另外选择: 清华的tensorflow镜像, "ten 阅读全文
posted @ 2018-11-09 23:38 gogogo11 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: matlab 线性回归实战 统一 + 输入时列向量 + 输出也是列向量 + 中间的过程可以出现行向量或者列向量,但是不能影响输入和输出为列向量 + 参数运算的输入都不会只是一个实数,要么是列向量,要么是一个矩阵 + 对于矩阵,取数据也是一列一列的去,也就是$X(:1)$,$X(:2)$等 + 命令的 阅读全文
posted @ 2018-11-07 22:52 gogogo11 阅读(247) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 关于反对幂三指 + 指的是哪个留下来 在隐函数中求导数${{dy}\over{dy}}$ + 不是众生平等,而是将y看成是x的方程 对隐函数求微分 + 众生平等,加法两侧都看成一个单元,对自己的函数,求微分,遇到复合也一样 + 微分公式为${{\partial{y}}\over{\partial{x 阅读全文
posted @ 2018-11-07 22:51 gogogo11 阅读(429) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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