04 2022 档案

通过everything找回xmind未保存的文件

摘要：找回缓存文件说明：首先你需要下载everything软件，这个软件可对电脑内部所有文件进行高效查询。场景说明：我新建了一个xmind文档，然后这个文档没保存，我通过xmind自带的缓存文件查找只能找到4月13号的缓存记录，但今天是4月20号了，显然这个缓存的文件不是我今天编辑的。具体操作：打阅读全文

posted @ 2022-04-20 16:38 阿根的园子阅读(2950) 评论(1) 推荐(1) 编辑

吴恩达机器学习笔记——分类（二）

摘要：矢量说明：其实就是假设函数（预测函数）和梯度可以写成矩阵形式，这个在我随笔《卷积神经网络》的感知机那部分有写，可参考。分类算法说明：如果用拟合的算法对分类的数据进行分类，实际效果不是很理想。所以需要分类的数据我们用分类的算法比较合适，Logistic回归算法（也叫sigmoid函数）就是一阅读全文

posted @ 2022-04-08 13:31 阿根的园子阅读(64) 评论(0) 推荐(0) 编辑

微分之复合函数求导的本质

摘要：说明：所有观点均来自下面的视频，难点我会在下面解释：难点之嵌套函数的求导难点描述：不是很理解视频中的

d (s i n (h)) = c o s (h) d h

$d(sin(h))=cos(h)dh$ 式子中的

d h

$dh$ 怎么来的？解释：我们知道

s i n (x)

$sin(x)$ 的导数是

c o s (x)

$cos(x)$ :\[\frac{d(sin(x)) 阅读全文

posted @ 2022-04-04 21:53 阿根的园子阅读(142) 评论(0) 推荐(0) 编辑

吴恩达机器学习笔记——拟合（一）

摘要：监督学习说明：监督学习分为是指有一批确定标签的数据下训练神经网络，然后来对新数据进行预测。常见要解决的问题有两类，一是回归问题，二是分类问题。无监督学习主要处理聚类问题，暂不讲。回归问题比如根据房子的面积估计房价。我得有一批直到房子面积和对应价格的数据，然后拟合曲线，然后根据曲线来预测新值阅读全文

posted @ 2022-04-02 12:48 阿根的园子阅读(271) 评论(0) 推荐(0) 编辑