斯坦福【概率与统计】课程笔记（六）：EDA

【斯坦福【概率与统计】课程笔记（六）：EDA | 标准差和方差】的更多相关文章

斯坦福【概率与统计】课程笔记（六）：EDA | 标准差和方差

这一篇比较简单,就不展开记录了,方差和标准差的计算方法记住了就可以. 计算mean 计算每个样本与mean的差值的平方,将其累加后除以(样本数-1)[注:这里的除数可以是n-1也可以是n],即得到方差方差开根号,即得到标准差另外,记得标准差和方差都是衡量样本集中程度的,方差或标准差越大,样本越向两边离散:方差或标准差越小,样本越向mean集中. 标准差在对称分布下面,有几个在统计学上非常有用的数字:68%,95%,99.7%,意思是: 用median和标准差stdDev(下面简称SD)的1倍…

IOS学习之斯坦福大学IOS开发课程笔记(第六课)

转载请注明出处 http://blog.csdn.net/pony_maggie/article/details/28398697 作者:小马这节课主要讲述多个MVC是怎样协同工作的.到眼下为止.全部的课程都仅仅是涉及到一个视图.从这节课開始,将会持到多视图应用的样例. watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvcG9ueV9tYWdnaWU=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissol…

斯坦福大学IOS开发课程笔记(第七课第一部分)

转载请注明出处 http://blog.csdn.net/pony_maggie/article/details/31462099 作者:小马这节课的内容太多,分两部分介绍.本节课主要是介绍怎样开发基于ipad的应用程序.涉及到了一些仅仅有ipad才有的类,接口等. 先讲到UIToolbar工具栏.经常使用的UI控件.在工具栏上button一样的东西叫UIBarButtonItems,能够像一般button一样操作它,比方建立outlet,action等.使用的时候仅仅要从工具箱里拖到视图中就…

斯坦福【概率与统计】课程笔记（二）：从EDA开始

探索性数据分析(Exploratory Data Analysis) 本节课程先从统计分析四步骤中的第二步:EDA开始. 课程定义了若干个术语,如果学习过机器学习的同学,应该很容易类比理解: population:上节课说过,整体数据集合被称作population individual:其中每个个体,课程里称之为individual,注意不仅仅指个人,也可以泛指其他集合的其中一条数据 variable:变量,即描述个体的某个特点,类比机器学习中的特征 dataset:从population中圈定…

深度学习课程笔记（十六）Recursive Neural Network

深度学习课程笔记(十六)Recursive Neural Network 2018-08-07 22:47:14 This video tutorial is adopted from: Youtube =====>> 问题是:language 到底是否是 recursive 的呢? ======>> 上述几个图,就展示了这个语法树的成长过程... ================================================== ========>&g…

深度学习课程笔记（六）Error

深度学习课程笔记(六)Error Variance and Bias: 本文主要是讲解方差和偏差: error 主要来自于这两个方面.有可能是: 高方差,低偏差: 高偏差,低方差: 高方差,高偏差: 低方差,低偏差--- 这是理想情况 ================================================================================= 随着模型复杂度的上升,那么,bias 会逐渐降低的.…

Andrew Ng机器学习课程笔记（六）之机器学习系统的设计

Andrew Ng机器学习课程笔记(六)之机器学习系统的设计版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7392408.html 前言这篇博客主要记录了Andrew Ng课程第6章机器学习系统的设计,Andrew用他的丰富经验讲述了如何有效.耗时少地实现一个机器学习系统,内容包括误差分析,误差度量,查准率和查全率等等 I 首先要做什么以一个垃圾邮件分类器算法为例,为了解决这样一个问题,我们首先要做的决定是如何选择并…

CS231n课程笔记翻译8：神经网络笔记 part3

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 3,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下内容列表: 梯度检查合理性(Sanity)检查检查学习过程损失函数训练集与验证集准确率权重:更新比例每层的激活数据与梯度分布可视化译者注:上篇翻译截止处参数更新一阶(随机梯度下降)方法,动量方法,Nesterov动量方法学习率退火二阶方…

深度学习课程笔记（二）Classification： Probility Generative Model

深度学习课程笔记(二)Classification: Probility Generative Model 2017.10.05 相关材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 本节主要讲解分类问题: classification 问题最常见的形式,就是给定一个输入,我们去学习一个函数,使得该函数,可以输出一个东西(label).如下所示: 其实好多其他的问题,都是分类问题演化而来,都可以通过分类问题来解决,如:物体…

CS231n课程笔记翻译7：神经网络笔记 part2

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 2,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下内容列表: 设置数据和模型数据预处理权重初始化批量归一化(Batch Normalization) 正则化(L2/L1/Maxnorm/Dropout) 损失函数小结设置数据和模型在上一节中介绍了神经元的模型,它在计算内积后进行非线性激活函数计算,神经网络…

CS231n课程笔记翻译6：神经网络笔记 part1

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Neural Nets notes 1,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下内容列表: 不用大脑做类比的快速简介单个神经元建模生物动机和连接作为线性分类器的单个神经元常用的激活函数译者注:上篇翻译截止处神经网络结构层组织前向传播计算例子表达能力设置层的数量和尺寸小节参考文献快速简介在不诉诸大脑的类比的情况下…

CS231n课程笔记翻译3：线性分类笔记

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下内容列表: 线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器译者注:上篇翻译截止处损失函数多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结线性分类上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的…

CS231n课程笔记翻译2：图像分类笔记

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记image classification notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成.ShiqingFan对译文进行了仔细校对,提出了大量修改建议,态度严谨,帮助甚多.巩子嘉对几处术语使用和翻译优化也提出了很好的建议.张欣等亦有帮助. 原文如下这是一篇介绍性教程,面向非计算机视觉领域的同学.教程将向同学们介绍图像分类问题和数据驱动方法.下面是内容列表: 图像分类.数据驱动方法和流程 Neare…

CS231n课程笔记翻译1：Python Numpy教程

译者注:本文智能单元首发,翻译自斯坦福CS231n课程笔记Python Numpy Tutorial,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客翻译完成,Flood Sung.SunisDown.巩子嘉和一位不愿透露ID的知友对本翻译亦有贡献. 原文如下这篇教程由Justin Johnson创作. 我们将使用Python编程语言来完成本课程的所有作业.Python是一门伟大的通用编程语言,在一些常用库(numpy, scipy, matplotlib)的帮助下,它又会…

Deeplearning.ai课程笔记-改善深层神经网络

目录一. 改善过拟合问题 Bias/Variance 正则化Regularization 1. L2 regularization 2. Dropout正则化其他方法 1. 数据变形 2. Early stopping 二. 特征缩放 1. 归一化 2. 标准化三. 初始化参数梯度消失.梯度爆炸四. 梯度检验在神经网络实施梯度检验的实用技巧和注意事项五. 优化算法 1. mini-Batch梯度下降法 2. 动量梯度下降法指数加权平均指数平均加权的偏差修正动量梯度下降法公式…

(1/18)重学Standford_iOS7开发_iOS概述_课程笔记

写在前面:上次学习课程对iOS还是一知半解,由于缺乏实践,看公开课的视频有时不能很好地领会知识.带着问题去学习永远是最好的方法,接触一段时间iOS开发以后再来看斯坦福iOS公开课,又会有许多新的发现,对于已有的概念有了新的认识.这次课程笔记主要用作归纳知识点,整理学习思路,与大家讨论课后习题,交流等. 第一课:iOS概述 1.iOS分层:①Core OS:核心操作系统层,基于UNIX内核(套接字,文件系统,电源管理,钥匙串,Bonjour等).API多为C函数,实际应用使用较少. ②Core S…

Andrew 机器学习课程笔记

Andrew 机器学习课程笔记完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…

操作系统学习笔记----进程/线程模型----Coursera课程笔记

操作系统学习笔记----进程/线程模型----Coursera课程笔记进程/线程模型 0. 概述 0.1 进程模型多道程序设计进程的概念.进程控制块进程状态及转换.进程队列进程控制----进程创建.撤销.阻塞.唤醒.... 0.2 线程模型为什么引入线程线程的组成线程机制的实现用户级线程.核心级线程.混合方式 1. 进程的基本概念 1.1 多道程序设计允许多个程序同时进入内存运行,目的是为了提高CPU系统效率 1.2 并发环境与并发程序并发环境: 一段时间间隔内,单处理器上…

[北航矩阵理论A]课程笔记

[北航矩阵理论A]课程笔记一.特征值特征根相关: 设任一方阵 $A = (a_{ij})_{n\times n} \in C^{n\times n}$ 特征多项式 $T(\lambda)=|\lambda I- A| = \Pi(\lambda-\lambda_i)$ 全体特征根(含重复):$\lambda(A) = \{\lambda_1,\cdots,\lambda_n\}$,叫做矩阵的 "谱" 特征值两个性质: \(\Sigma \lambda_i = tr(A)…

深度学习课程笔记（十五）Recurrent Neural Network

深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Youtube Issue: 传统方法中,当你的训练数据中,没有那么丰富的 training data,那么可能会导致部分数据的预测为 0,如上图所示.为了不让它变成 0,所以,我们给它一个非常小的 value,如:0.0001.但是这种给定的低概率的 value,是相当不准确的. 所以,我们想能否有一种…

深度学习课程笔记（十二） Matrix Capsule

深度学习课程笔记(十二) Matrix Capsule with EM Routing 2018-02-02 21:21:09 Paper: https://openreview.net/pdf/99b7cb0c78706ad8e91c13a2242bb15b7de325ad.pdf Blog: https://jhui.github.io/2017/11/14/Matrix-Capsules-with-EM-routing-Capsule-Network/ [Abstract] 一个…

深度学习课程笔记（十一）初探 Capsule Network

深度学习课程笔记(十一)初探 Capsule Network 2018-02-01 15:58:52 一.先列出几个不错的 reference: 1. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-business/understanding-hintons-capsule-networks-part-i-intuition-b4b559d1159b 2. https://medium.com/ai%C2%B3-theory-practice-bus…

CS231n课程笔记翻译9：卷积神经网络笔记

译者注:本文翻译自斯坦福CS231n课程笔记ConvNet notes,由课程教师Andrej Karpathy授权进行翻译.本篇教程由杜客和猴子翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改. 原文如下内容列表: 结构概述用来构建卷积神经网络的各种层卷积层汇聚层归一化层全连接层将全连接层转化成卷积层卷积神经网络的结构层的排列规律层的尺寸设置规律案例学习(LeNet / AlexNet / ZFNet / GoogLeNet / VGGNet) 计算上的考量拓展资源卷积神经网络(C…

CS231n课程笔记翻译5：反向传播笔记

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Backprop Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和巩子嘉进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下: 内容列表: 简介简单表达式和理解梯度复合表达式,链式法则,反向传播直观理解反向传播模块:Sigmoid例子反向传播实践:分段计算回传流中的模式用户向量化操作的梯度小结简介目标:本节将帮助读者对反向传播形成直观而专业的理解.反向传播是利用链式法则递归计…

CS231n课程笔记翻译4：最优化笔记

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Optimization Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,堃堃和李艺颖进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下内容列表: 简介损失函数可视化最优化策略#1:随机搜索策略#2:随机局部搜索策略#3:跟随梯度译者注:上篇截止处梯度计算使用有限差值进行数值计算微分计算梯度梯度下降小结简介在上一节中,我们介绍了图像分类任务中的两个关键部分: 基于参数的评…

vue—你必须知道的 js数据类型前端学习 CSS 居中事件委托和this 让js调试更简单—console AMD && CMD 模式识别课程笔记（一） web攻击 web安全之XSS JSONP && CORS css 定位 react小结

vue—你必须知道的目录更多总结猛戳这里属性与方法语法计算属性特殊属性 vue 样式绑定 vue事件处理器表单控件绑定父子组件通信过渡效果 vue经验总结 javascript 经验总结更多总结猛戳这里属性与方法不要在实例属性或者回调函数中(例如,vm.$watch('a', newVal => this.myMethod())使用箭头函数.因为箭头函数会绑定父级上下文,所以 this 不会按照预期指向 Vue 实例,然后 this.myMethod 将是未定义.…