摘要：一、什么是神经网络： 脑（皮层）可以处理光、声音、触觉， eg 用舌头看世界。 用计算机模拟大脑，因此只需要一个算法就可以实现。 二、神经网络模型： 激励方程sigmoid=logic=activation function、权重weight 1. 输入层input，隐藏层hiden，输出层outp 阅读全文

摘要：重点词汇理解： 一、服务链： 数据报文在网络中传递时，需要经过各种各样的业务节点，才能保证网络能够按照设计要求，提供给用户安全、快速、稳定的网络服务。 服务链（Service Chain）：当网络流量按照业务逻辑所要求的既定的顺序，经过这些业务点（主要指安全设备如防火墙、LB等），服务链可以理解为一 阅读全文

摘要：过拟合是训练集匹配得好J=0，但是输入新的数据，分类差 欠拟合：高偏差bias 过拟合：高方差variance 过拟合避免方法：1.人工\算法减少特征数目 2. 正规化 如何正规化 思想：添加惩罚函数（langda），简化假设函数，避免过拟合 过程：∵ minJ ∴惩罚函数大意味着theta→0 注 阅读全文

摘要：1.白盒交换机？What is White Box Switching and White Box Switches? White box switches refers to the ability to use ‘generic,’ off-the-shelf switching (or whi 阅读全文

摘要：举个例子： 房价其实由很多因素决定，比如size、number of bedrooms、number of floors、age of home等，这里我们假设房价由4个因素决定，如下图所示： 我们前面定义过单变量线性回归的模型： 这里我们可以定义出多变量线性回归的模型： Cost function 阅读全文

摘要：感谢博临天下，笔记太好，我就直接搬过来再添加了。http://www.cnblogs.com/fanyabo/p/4060498.html 一、引言 本材料参考Andrew Ng大神的机器学习课程 http://cs229.stanford.edu，以及斯坦福无监督学习UFLDL tutorial  阅读全文

摘要：1.监督学习:我们来教计算机如何“学习”，有两个大的分支，一个是 regression，另一个是 classification。监督学习人为给定的“标准答案”。regression ：“标准答案”是连续的，根据标准答案可作出出曲线函数，就可以预估其它未知输出的数据。 比如说，对三个月销售量的估计。 阅读全文