目录 基本形式 梯度下降法中应用正则化项 正规方程中应用正则化项 小试牛刀 调用类库 扩展 正则:正则是一个汉语词汇,拼音为zhèng zé,基本意思是正其礼仪法则:正规:常规:正宗等.出自<楚辞·离骚>.<插图本中国文学史>.<东京赋>等文献. -- 百度百科 基本形式 线性回归模型常常会出现过拟合的情况,由于训练集噪音的干扰,训练出来的模型抖动很大,不够平滑,导致泛化能力差,如下所示: import numpy as np import matplotlib.pyp…

ML-Agents(二)创建一个学习环境 一.前言 上一节我们讲了如何配置ML-Agents环境,这一节我们创建一个示例,主要利用Reinforcement Learning(强化学习). 如上图,本示例将训练一个球滚动找到随机放置的立方体,而且要避免从平台上掉下去. 本示例是基于ML-Agents官方的示例,官方有中文版和英文版两个文档,英文版的是最新的,中文版中大部分内容和英文版的一致,但也有不同,本文是基于最新版所做(v0.15.0,master分支),需要参考官方文档的也可参照如下地址食…

第四部分-推荐系统-数据ETL 本模块完成数据清洗,并将清洗后的数据load到Hive数据表里面去 前置准备: spark +hive vim $SPARK_HOME/conf/hive-site.xml <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> <configuration> <pr…

目录 ML-Agents(四)GridWorld Visual Observations Masking Discrete Actions 环境与训练参数 场景基本结构 代码分析 环境初始化代码 Agent脚本 初始化与重置 动作遮罩 Agent动作反馈 FixedUpdate() 手动操作代码 关于GridSetting 关于其他 训练模型 泛化参数配置 开始训练 总结 ML-Agents(四)GridWorld GridWorld这个例子比较有意思,它还是运用了Reinforcement L…

第四部分: 1.生成学习法 generate learning algorithm 2.高斯判别分析 Gaussian Discriminant Analysis 3.朴素贝叶斯 Navie Bayes 4.拉普拉斯平滑 Navie Bayes 一.生成学习法generate learning algorithm: 二类分类问题,不管是感知器算法还是逻辑斯蒂回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以成为判别学…

优化与深度学习 优化与估计 尽管优化方法可以最小化深度学习中的损失函数值,但本质上优化方法达到的目标与深度学习的目标并不相同. 优化方法目标:训练集损失函数值 深度学习目标:测试集损失函数值(泛化性) %matplotlib inline import sys import d2lzh1981 as d2l from mpl_toolkits import mplot3d # 三维画图 import numpy as np def f(x): return x * np.cos(np.pi *…

原文链接:http://www.orlion.ga/216/ 一.@Autowired beans.xml配置成如下: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"      xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-inst…

一 背景 js函数的两个特点:1 函数是第一类对象(first-class object):2 函数可以提供作用域 1 函数是对象: 1 函数可以在运行时动态创建,还可以在程序执行过程中创建 2 可以被赋值给变量,还可以被删除 3 可以作为参数传递给别的函数,可以作为返回值,被别的函数返回, 4 可以拥有自己的属性和方法 2 由于JS没有块级作用域的概念,因此在涉及到控制变量作用域的时候,函数是必不可少的工具 1.1 消除术语歧义:我们来看一下命名函数表达式.你们函数表达式以及函数声明的定义 1…

原文 http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7749309 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

http://blog.csdn.net/visioncat/article/details/1596576 GCC for Win32 开发环境介绍(5) 第四章 跨平台图像显示库——SDL 第一节 与SDL第一次亲密接触 SDL,也就是 Simple DirectMedia Layer 是一个针对 声音,键盘,鼠标,遥杆,通过OpenGL的3D以及2D处理的底层跨平台函数库.她主要支持的平台有Linux, Windows, Windows CE, BeOS, MacOS, Mac OS X,…