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Practice makes perfect

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2017年11月27日

摘要: 1 构建支持向量机拥有了这些定义之后,现在我们就开始构建支持向量机。1.1 替换逻辑回归函数这就是我们在逻辑回归中使用的代价函数J(θ): J(θ)=−1m∑i=1m[y(i) log(hθ(x(i)))+(1−y(i)) log(1−hθ(x(i)))]+λ2m∑j=1nθ2j ... 阅读全文

posted @ 2017-11-27 21:35 蓝空 阅读(434) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月22日

摘要: 问题今天写数据库(MySQL)然而出现的Got a packet bigger than‘max_allowed_packet’bytes瞬间懵逼??? 输出看一下,原来真的是超出了MySQL里面的最大长度限制,具体可如下查看:进入MySQL后:mysql> show variabl... 阅读全文

posted @ 2017-11-22 20:59 蓝空 阅读(614) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月20日

摘要: 本文仅用作自己笔记用途,可能不系统,勿喷,教程见廖雪峰官网 安装教程网上自行google,安装后先注册全局信息$ git config --global user.name "Your Name"$ git config --global user.email "email@exam... 阅读全文

posted @ 2017-11-20 21:13 蓝空 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月18日

摘要: dump($变量) 控制台输出 dd($变量) 控制台输出,dump&die 阅读全文

posted @ 2017-11-18 13:42 蓝空 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月17日

摘要: 本节通过垃圾邮件分类问题对系统学习系统设计展开描述。 下面分别是垃圾邮件和正常邮件: 1. 考虑哪些方法会起作用1.1 提取特征向量x=features of email (邮件的特征)x=features of email (邮件的特征) y=spam(1) or not spam... 阅读全文

posted @ 2017-11-17 17:44 蓝空 阅读(269) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月15日

摘要: 1. 评价一个学习算法1.1 如何少走弯路?1.2 机器学习诊断法引入1.2.1 背景当我们确定学习算法的参数的时候,我们考虑的是选择参量来使训练误差最小化。有人认为,得到一个非常小的训练误差一定是一件好事,但我们已经知道,仅仅是因为这个假设具有很小的训练误差并不能说明它就一定是一个... 阅读全文

posted @ 2017-11-15 19:14 蓝空 阅读(189) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月14日

摘要: 1 代价函数和逆向回归1.1Cost FunctionLet’s first define a few variables that we will need to use:L = total number of layers in the network sl = number o... 阅读全文

posted @ 2017-11-14 20:37 蓝空 阅读(140) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月12日

摘要: 看了网上的帖子,写的很好,不过我还是想自己整理下,有的地方原来的博主还是有点散了,不过建议先看原博,然后在按照如下思路展开,不然可能有点跳跃。 自己认为下面的思路还是很清晰的,编辑公式就花了我好长时间啊。。。正向传播是为了计算net out的值 反向传播 首先说一下sigmoid函数... 阅读全文

posted @ 2017-11-12 20:22 蓝空 阅读(198) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: http://colobu.com/2014/08/17/MathJax-quick-reference/加粗: \boldsymbolLatex在线测试版本:链接 阅读全文

posted @ 2017-11-12 15:36 蓝空 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2017年11月5日

摘要: ClassificationTo attempt classification, one method is to use linear regression and map all predictions greater than 0.5 as a 1 and all less t... 阅读全文

posted @ 2017-11-05 18:08 蓝空 阅读(156) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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