linear-gradient,radial-gradient 渐变】的更多相关文章

参考吴恩达<机器学习>, 进行 Octave, Python(Numpy), C++(Eigen) 的原理实现, 同时用 scikit-learn, TensorFlow, dlib 进行生产环境实现. 1. 原理 cost function gradient descent 2. 原理实现 octave cost function function J = costFunction(X, Y, theta) m = size(X, ); predictions = X * theta; sq…
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转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: 假如有一个房子要卖,我们希望通过上表中的数据估算这个房子的价格.这个问题就是典型的回归问题,这边文章主要讲回归中的线性回归问题. 线性回归(Linear Regression) 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值.假设特征和结果满足线性关系,即满足一个…
最近开始学习Coursera上的斯坦福机器学习视频,我是刚刚接触机器学习,对此比较感兴趣:准备将我的学习笔记写下来, 作为我每天学习的签到吧,也希望和各位朋友交流学习. 这一系列的博客,我会不定期的更新,希望大家多多批评指正. Supervised Learning(监督学习) 在监督学习中,我们的数据集包括了算法的输出结果,比如具体的类别(分类问题)或数值(回归问题),输入和输出存在某种对应关系. 监督学习大致可分为回归(classification)和分类(regression). 回归:对…
CSS3 Gradient分为linear-gradient(线性渐变)和radial-gradient(径向渐变). 一.linear-gradient(线性渐变) eg:background: linear-gradient(45deg,#d6d6d6,#fff); 二.radial-gradient(径向渐变)…
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随着所学算法的增多,加之使用次数的增多,不时对之前所学的算法有新的理解.这篇博文是在2018年4月17日再次编辑,将之前的3篇博文合并为一篇. 1.Problem and Loss Function 首先,Linear Regression是一种Supervised Learning,有input X,有输出label y.X可以是一维数据,也可以数多维的,因为我们用矩阵来计算,所以对公式和算法都没有影响.我们期望X经过一个算法hθ(X)=θTX后,得到的结果尽可能接近label y.但在初始状…
1.Problem and Loss Function   Linear Regression is a Supervised Learning Algorithm with input matrix X and output label Y. We train a system to make hypothesis, which we hope to be as close to Y as possible. The system we build for Linear Regression…
已经好久没写了,正好最近需要做分享所以上来写两篇,这篇是关于决策树的,下一篇是填之前SVM的坑的. 参考文献: http://stats.stackexchange.com/questions/5452/r-package-gbm-bernoulli-deviance/209172#209172 http://stats.stackexchange.com/questions/157870/scikit-binomial-deviance-loss-function http://scikit-…
一.SVG.Gradient 1.线性渐变.径向渐变,设置渐变的起始点,设置径向渐变的外层半径 var draw = SVG('svg1').size(300, 300); //SVG.Gradient 渐变处理 linear.radial //线性渐变 linear //径向渐变 radial var gradient = draw.gradient('radial', function (stop) { stop.at(0, '#f06'); stop.at(1, '#0f9'); });…