ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(softmax回归) ufldl出了新教程.感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutoria…

ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regression(vectorization加速) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节是对ufldl学习笔记与编程作业:Softmax Regress…

ufldl学习笔记与编程作业:Logistic Regression(逻辑回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/su…

ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归) ufldl出了新教程,感觉比之前的好.从基础讲起.系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习链接:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supe…

ufldl学习笔记与编程作业:Multi-Layer Neural Network(多层神经网络+识别手写体编程) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起,系统清晰,又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其它机器学习的算法,能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程.就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 本节学习地址:http://ufldl.stanfor…

ufldl学习笔记与编程作业:Feature Extraction Using Convolution,Pooling(卷积和池化抽取特征) ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起.系统清晰.又有编程实践. 在deep learning高质量群里面听一些前辈说.不必深究其它机器学习的算法.能够直接来学dl. 于是近期就開始搞这个了.教程加上matlab编程,就是完美啊. 新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/ 学习链接: http://u…

TensorFlow实现Softmax Regression(回归)识别手写数字.MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database),简单机器视觉数据集,28X28像素手写数字,只有灰度值信息,空白部分为0,笔迹根据颜色深浅取[0, 1], 784维,丢弃二维空间信息,目标分0~9共10类.数据加载,data.read_data_sets, 55000个样本,测试集10000样本,验证集5000样本.样本标注信…

UFLDL深度学习笔记 (二)Softmax 回归 本文为学习"UFLDL Softmax回归"的笔记与代码实现,文中略过了对代价函数求偏导的过程,本篇笔记主要补充求偏导步骤的详细推导. 1. 详细推导softmax代价函数的梯度 经典的logistics回归是二分类问题,输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\),Softmax回归模型是一种多分类算法模型,如图所示,输出包含k个类型,\(y^{(i)}\in{\…

编程作业有两个文件 1.machine-learning-live-scripts(此为脚本文件方便作业) 2.machine-learning-ex1(此为作业文件) 将这两个文件解压拖入matlab工作区内并将machine-learning-live-scripts内的ex1.mlx拖入到machine-learning-ex1\ex1中 在命令提示符区输入subimit命令,并填写邮箱与提交凭证来提交作业. 1.A simple MATLAB function 修改warmUpExerc…

编程作业文件: machine-learning-ex2 1. Logistic Regression (逻辑回归) 有之前学生的数据,建立逻辑回归模型预测,根据两次考试结果预测一个学生是否有资格被大学录取. 载入学生数据,第1,2列分别为两次考试结果,第3列为录取情况. % Load Data % The first two columns contain the exam scores and the third column contains the label. data = load(…

一.什么是HOOK? "hook"这个单词的意思是"钩子","Windows Hook"是Windows消息处理机制的一个重要扩展,程序猿能够通过它来钩住(截获)感兴趣的消息,并用事先编好的一个函数(钩子过程)来处理这些消息!当然,这个处理是在消息到达目标窗体之前进行的. 钩子过程(hook procedure)实际上是一个用来处理消息的函数,通过系统调用,程序猿能够把它挂入系统或进程的钩子链中,让它成为一个钩子.每当系统中产生特定的消息时,钩子…

Hadoop编程实战——Mapreduce基本功能实现 此篇博客承接上一篇总结的HDFS编程实战,将会详细地对mapreduce的各种数据分析功能进行一个整理,由于实际工作中并不会过多地涉及原理,因此,掌握好mapreduce框架将会有助于了解sql语句在大数据场景下的底层实现原理,从而能够帮助开发人员优化sql语句,提高查询速度,废话不多说,现在正式开始吧! 1. Mapreduce入门——word count实现 一个基本的mapreduce程序一般要写三个类,Mapper类,Reducer…

HDFS基本API的应用(包含IDEA的基本设置) 在上一篇博客中,本人详细地整理了如何从0搭建一个HA模式下的分布式Hadoop平台,那么,在上一篇的基础上,我们终于可以进行编程实操了,同样,在编程前需要做一些准备工作,好了,那我们就开始吧! 1. 编程准备 在后续的学习中,我们基本都是在用IntelliJ IDEA这款集成开发环境,所以在Windows端,我们首先需要准备以下这三款软件: 1)IntelliJ IDEA软件下载并安装,盗版即可,激活码自己上百度搜,本人使用的版本是Intell…

Programming Pearls (2nd Edition): Jon Bentley: 0785342657883: Amazon.com: Books https://www.amazon.com/Programming-Pearls-2nd-Jon-Bentley/dp/0201657880 Programming Pearls, Second Edition https://learning.oreilly.com/library/view/programming-pearls-se…

在开始具体的学习之前,你应该先了解freeRTOS的编程标准.这能够方便你在接下来的阅读中快速的了解一些内容 的基本信息,并方便记忆.此外,良好的编程风格也是工作效率的保障. 你可以在https://www.freertos.org/FreeRTOS-Coding-Standard-and-Style-Guide.html中找到英文的原文信息. 尽管此前有人翻译过这份文档,但发布时间在很早以前,一些标准已经发生了改变.这里按照此前翻译的思路根据官方文档进行了更新和修订. 编程标准(Coding…

一.定义 简单说,"函数式编程"是一种"编程范式"(programming paradigm),也就是如何编写程序的方法论. 它属于"结构化编程"的一种,主要思想是把运算过程尽量写成一系列嵌套的函数调用.举例来说,现在有这样一个数学表达式:      (1 + 2) * 3 - 4  传统的过程式编程,可能这样写: var a = 1 + 2; var b = a * 3; var c = b - 4;  函数式编程要求使用函数,我们可以把运算过…

在js或者node编程中,由于异步的频繁和广度使用,使得回调和嵌套的深度导致编程的体验遇到一些挑战,如果写出优雅和好看的代码,本文主要针对异步编程的主流方案做一些总结 1.事件发布/订阅模式 事件监听器模式是一种广泛用于异步编程的模式, 是回调函数的事件化,又称发布/订阅模式, node自身提供events模块,是该模式的一个简单实现. EventPorxy 2.promise/deferrd模式 在2009年被Kris Zyp抽象为一个提议草案,发布在CommonJS规范中, 目前,Commo…

一.如何用Python开发一个简单的Webservice 利用python的cgi编程,可以传入参数将结果输出. 定义需要编码以及需要引用的模块 #conding=utf-8 #修正中文乱码 import codecs, sys sys.stdout = codecs.getwriter('utf8')(sys.stdout.buffer) # CGI处理模块 import cgi, cgitb from urllib import parse import json import os 定义参…

C# 5.0 推出async和await,最早是.NET Framework 4.5引入,可以在Visual Studio 2012使用.在此之前的异步编程实现难度较高,async使异步编程的实现变得简便. 各平台对async的支持情况 平台 async .NET 4.5及以上 ✓ .NET 4.0 NuGet Mono iOS/Droid ✓ Windows Store ✓ Windows Phone Apps 8.1 ✓ Windows Phone SL 8.0 ✓ Windows Phon…

编程基础 程序:指令+数据 程序编程风格: 过程式:以指令为中心,数据服务于指令 对象式:以数据为中心,指令服务于数据 shell程序:提供了编程能力,解释执行 编程基本概念: 顺序执行:循环执行:选择执行 shell编程:过程式.解释执行 编程语言的基本结构 各种系统命令的组合 数据存储:变量.数组 表达式:a+b 语句:if shell脚本基础 shell脚本:包含一些命令或声明,并符合一定格式的文本文件 格式要求:首行shebang机制 #! /bin/bash #! /usr/bin/p…

%% ============ Part : Compute Cost and Gradient ============ % In this part of the exercise, you will implement the cost and gradient % for logistic regression. You neeed to complete the code in % costFunction.m % Setup the data matrix appropriately…

主成分分析(PCA)是用来提升无监督特征学习速度的数据降维算法.看过下文大致可以知道,PCA本质是对角化协方差矩阵,目的是让维度之间的相关性最小(降噪),保留下来的维度能量最大(去冗余),PCA在图像数据的降维上很实用,因为图像数据相邻元素的相关性是很高的. 为了方便解释,我们以二维数据降一维为例(实际应用可能需要把数据从256降到50): 需要注意的是,两个特征值经过了预处理,其均值为零,方差相等,下文会解释其原因,不过在图像处理上,方差的预处理过程就没必要了. 从上图可以看出,数据主要向两个…

必做: [*] warmUpExercise.m - Simple example function in Octave/MATLAB[*] plotData.m - Function to display the dataset[*] computeCost.m - Function to compute the cost of linear regression[*] gradientDescent.m - Function to run gradient descent 1.warmUpE…

一 互联网的本质 咱们先不说互联网是如何通信的(发送数据,文件等),先用一个经典的例子,给大家说明什么是互联网通信. 现在追溯到八九十年代,当时电话刚刚兴起,还没有手机的概念,只是有线电话,那么此时你要是给在外地的人打电话,你应该怎么做? 首先你要确保你们两个的座机要有一堆连接介质连接(电话线,转换器等等)咱们统称物理连接介质. 其次,你要拨号,锁定对方的电话. 最后就开始通话了. 通话是有学问的,当时那个年代还没有推广普通话,所以你要是和河南的人电话联系,你要讲河南话. 你要是和东北的人电话联…

一.一个隆重的仪式 我们在学习语言的时候,第一个写的程序肯定都是hello world.来写第一个程序吧,其实很简单,python的语法就是简单.优雅,一个print就搞定. 1 print('hello world') 二.基本输入输出 1.输入 >>>a=input("请输入数据:") 请输入数据: 2.输出 >>>print('hello world') 三.变量命名规则: 1.禁止使用python中的关键字进行命名 2.命名简单易懂,下次再看…

同步API,异步API 同步API:只有当前API执行完成后,才能继续执行下一个API console.log('before'); console.log('after'); 异步API:当前API的执行不会阻塞后续代码的执行 console.log('before'); setTimeout(function(){ console.log('last') },2000) console.log('after'); 同步API,异步API的区别(获取返回值) 同步API可以从返回值中拿到API…

Java提供了网络编程,并且在实际中有着大量运用 网络编程 网络编程概述 网络模型 OSI参考模型 TCP/IP参考模型 网络通讯要素 IP地址 端口号 传输协议 网络参考模型 网络通讯要素 IP地址:InetAddress 网络中设备的标识 不易记忆,可用主机名 本地回环地址:127.0.0.1 主机名:localhost InetAddress ia = InetAddress.getByName("www.baidu.com"); System.out.println("…

Shell是什么? Shell 是一个应用程序,它连接了用户和 Linux 内核,让用户能够更加高效.安全.低成本地使用 Linux 内核,这就是 Shell 的本质. Shell 本身并不是内核的一部分,它只是站在内核的基础上编写的一个应用程序,它和 QQ.迅雷.Firefox 等其它软件没有什么区别.然而 Shell 也有着它的特殊性,就是开机立马启动,并呈现在用户面前:用户通过 Shell 来使用 Linux,不启动 Shell 的话,用户就没办法使用 Linux. Shell 是如何连接…

本节内容: 一.网络基础知识 二.socket概念及相关语法 2.1socket概念 2.2socket解释 2.3socket模块功能介绍 2.4socket粘包问题 2.5Socket多并发 一.网络基础知识 1.OSI七层模型(具体自己百度) 2.TCP/IP四层参考模型(具体自己百度) 他们的对应网络协议如下:协议 今天我们说的socket就在传输层:TCP/IP三次握手建立连接   客户/服务器架构 服务器是一个软件或硬件,用于提供客户需要的“服务”.服务器存在的唯一目的就是等待客户的…

目录 softmax回归 分类问题 softmax回归模型 softmax运算 矢量表达式 单样本分类的矢量计算表达式 小批量样本分类的矢量计算表达式 交叉熵损失函数 模型预测及评价 图像分类数据集(Fashion-MNIST) 获取数据集 必要的包 训练与测试数据集 训练数据集样本数 查看样本 获取标签 画出图像 读取小批量 全部代码 softmax回归的从零实现 必要的包 读取数据集 初始化模型参数 实现softmax运算 定义模型 定义损失函数 计算分类准确率 训练模型 预测效果 全部代码…