- Normal equation 到眼下为止,线性回归问题中都在使用梯度下降算法,但对于某些线性回归问题,正规方程方法是更好的解决方式. 正规方程就是通过求解例如以下方程来解析的找出使得代价函数最小的參数: 如果我们的训练集特征矩阵为X,我们的训练集结果为向量y,则利用正规方程解出向量: 下面表所看到的的数据为例: 运用正规方程方法求解參数为: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvam9qb3poYW5nanU=/font/5a6L5L2T…

回归任务 多变量线性回归 公式 h为假设,theta为模型参数(代表了特征的权重),x为特征的值 参数更新 梯度下降算法 影响梯度下降算法的因素 (1)加速梯度下降:通过让每一个输入值大致在相同的范围可以加速梯度下降,因为theta在x的范围比较小的时候收敛更快, x的范围不平整时收敛慢且会发生震荡.即对变量进行标准化处理,方法为减均值,除标准差 (2)学习速率:alpha太小,能收敛但速度太慢:alpha太大不能保证每一步都会使代价函数下降,且可能会导致不收敛 改善特征和假设函数的方法--多项…

[Machine Learning]学习笔记-Logistic Regression 模型-二分类任务 Logistic regression,亦称logtic regression,翻译为"对数几率回归",是一种分类学习方法.和先前的线性回归模型不同的是,输出的y一般是离散量的集合,如输出\(y \in \{0,1\}\)的二分类任务. 考虑二分类任务,线性回归模型产生的\(Z=\theta ^TX\)是连续的实值,需要用一个函数\(g(\theta ^TX)\)将z转换为0/1值.…

点击标题可转到相关博客. 博客专栏:机器学习 PDF 文档下载地址:Machine Learning 学习笔记 机器学习 scikit-learn 图谱 人脸表情识别常用的几个数据库 机器学习 F1-Score, recall, precision Softmax Classifier (三个隐含层) Softmax Classifier (两个隐含层) Softmax classifier (一个隐含层) Softmax classifier (无隐含层) 机器视觉: LBP-TOP 机器视觉…

python3.4学习笔记(十二) python正则表达式的使用,使用pyspider匹配输出带.html结尾的URL实战例子:使用pyspider匹配输出带.html结尾的URL:@config(age=10 * 24 * 60 * 60)def index_page(self, response): for each in response.doc('a[href^="http"]').items(): matchObj = re.match( r'(.*).html', each…

Go语言学习笔记十二: 范围(Range) rang这个关键字主要用来遍历数组,切片,通道或Map.在数组和切片中返回索引值,在Map中返回key. 这个特别像python的方式.不过写法上比较怪异使用:=分割,而在python中使用in分割.而python中range是函数,不是关键字. package main import "fmt" func main() { nums := []int {10, 20, 30} sum := 0 for i, num := range num…

这章的内容对于设计分析假设性能有很大的帮助,如果运用的好,将会节省实验者大量时间. Machine Learning System Design6.1 Evaluating a Learning Algorithm6.1.1 Deciding What to Try Next机器学习诊断法:一种测试法,通过执行这种测试,能够深入了解某种算法是否有用.诊断法也会告诉你,要想改进一种算法的效果需要什么样的尝试.能够判断一种学习算法能不能work,并且改善该算法性能的一个测试. 诊断法的执行和实现是需…

欢迎装载请说明出处:http://blog.csdn.net/yfqnihao 本节源码:http://download.csdn.net/detail/yfqnihao/4863854 这一节,我们会简单的描述一下jvm访问控制器的栈校验机制. 这节课,我们还是以实践为主,什么是栈校验机制,讲一百遍不如你自己实际的代码一下然后验证一下,下面我们下把环境搭起来. 第一步,配置系统环境.(copy吧,少年)   path=%JAVA_HOME%/bin JAVA_HOME=C:/Java/jdk1…

1. scikit-learn介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块,它建立在NumPy,SciPy和matplotlib模块之上.值得一提的是,scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目,从那时起这个项目就已经拥有很多的贡献者了,而且该项目目前为止也是由一个志愿者团队在维护着. scikit-learn最大的特点就是,为用户提供各种机器学习算法接口,可以让用户简单.高效地进行数…

What is machine learning? 并没有广泛认可的定义来准确定义机器学习.以下定义均为译文,若以后有时间,将补充原英文...... 定义1.来自Arthur Samuel(上世纪50年代.西洋棋程序) 在进行特定编程的情况下给予计算机学习能力的领域. 定义2.来自Tom Mitchell(卡内基梅隆大学) 一个好的学习问题定义如下:一个程序被认为能从经验E中学习,解决任务T,达到性能度量值P, 当且仅当,有了经验E后,经过P评判,程序在处理T时的性能有所提升. 机器学习分类 监…

十二. 指针 ● 基本概念 位系统下为4字节(8位十六进制数),在64位系统下为8字节(16位十六进制数) 进制表示的, 内存地址不占用内存空间 指针本身是一种数据类型, 它可以指向int, char, float double等不同类型的变量, 仔细揣摩下图: 的时候(在CPU为32位的情况下),要根据指针的类型来前进相应字节数.比如int类型的指针前进四个字节,char型的指针前进一个字节,void类型指针前进一个字节…… 位十六进制数占多少字节,比如0x12345678这是多少字节? 位十…

本文转载自:https://blog.csdn.net/sinat_14849739/article/details/79101529 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/sinat_14849739/article/details/79101529 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/sinat_14849739/article/details/79101529 本文出自Shawpoo的专栏 我的简书:简书 […

看到Max Welling教授主页上有不少学习notes,收藏一下吧,其最近出版了一本书呢还,还没看过. http://www.ics.uci.edu/~welling/classnotes/classnotes.html Statistical Estimation [ps]- bayesian estimation- maximum a posteriori (MAP) estimation- maximum likelihood (ML) estimation- Bias/Variance…

模型 假定有i组输入输出数据.输入变量可以用\(x^i\)表示,输出变量可以用\(y^i\)表示,一对\(\{x^i,y^i\}\)名为训练样本(training example),它们的集合则名为训练集(training set). 假定\(X\)有j个特征,则可以用集合\({x^i_1,x^i_2,\dots ,x^i_j}\)表示. 为了描述模型,要建立假设方程(hypothesis function) : $ h:X\to Y$. \(h_\theta (x) = \theta_0 +…

一.Model representation(模型表示) 1.1 训练集 由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示, 其中(x,y)是一个训练样例, (x(i),y(i))是第 i个训练样例. 1.2 假设函数 使用某种学习算法对训练集的数据进行训练, 我们可以得到假设函数(Hypothesis Function), 如下图所示. 在房价的例子中,假设函数就是一个房价关于房子面积的函数.有了这个假设函数之后, 给定一个房子的面积…

想要在ROS系统中对我们的机器人进行仿真,需要使用gazebo. gazebo是一种适用于复杂室内多机器人和室外环境的仿真环境.它能够在三维环境中对多个机器人.传感器及物体进行仿真,产生实际传感器反馈和物体之间的物理响应. 在本文中,你会学习如何使用之前创建的机器人模型,如何加载一个激光雷达传感器和摄像头,并使机器人模型像真的机器人一样移动. 一.在 gazebo 中使用 URDF 3D 模型 在 gazebo 工作前,我们需要安装ROS功能包与 gazebo 交互: $ sudo apt-ge…

机器学习的定义 A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E. 某类任务T(task)具有性能度量P(performance),计算机程序可以从任务T…

Typora 安装与使用. Typora插件. OSS图床配置. 机器学习导论. 机器学习的基本思路. 机器学习实操的7个步骤…

1.作为命名空间的函数 有时候我们需要声明很多变量.这样的变量会污染全局变量并且可能与别人声明的变量产生冲突. 这时.解决办法是将代码放入一个函数中,然后调用这个函数.这样全局变量就变成了 局部变量. 如: function my(){ } my(); //别忘记调用 这段代码定义了一个单独的全局变量:名叫"my"的函数. 我们还可以这么写,定义一个匿名函数: (function(){ //这里第一个左括号是必须的,如果不写,JavaScript解析器会将 //function解析成函…

数据备份 1.物理备份与逻辑备份 物理备份 物理备份就是将数据库的数据文件,配置文件,日志文件等复制一份到其他路径上,这种备份速度一般较快,因为只有I/O操作.进行物理备份时,一般都需要关闭mysql服务器,或者对需要备份的对象进行锁定,要不很容易造成备份的不一致性,恢复时可能会丢失数据.物理备份的方式有很多,如操作系统命令copy(cp),scp,mysqlbackup,以及MyISAM表的mysqlhotcopy. 逻辑备份 逻辑备份是对数据库的逻辑结构(create database,cr…

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 指数分布族简介 之前的文章分别介绍了因变量服从高斯分布.伯努利分布.泊松分布.多项分布时,与之对应的回归模型,本文章将阐释这些模型的共同点,并加以推广. 首先非正式地给出指数分布族的定义: 定义 如果变量y的分布可以被表示为p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)-a(η))的形式(η为分布的参数),则称y服从指数分布族 萌萌哒博主…

本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回归 (Poisson Regression) 在生活中,经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模,例如癌症.火灾等. 假设向量x表示引起这一事件发生的因素,向量θ表示因素的权重,则使用hθ(x)=exp(θTx)表示事件发生次数的期望.θTx位于指数位置,意味着其每增加1个单位,将导至事件发生次数的期望值翻…

引子 对于一个特征数比较大的非线性分类问题,如果采用先前的回归算法,需要很多相关量和高阶量作为输入,算法的时间复杂度就会很大,还有可能会产生过拟合问题,如下图: 这时就可以选择采用神经网络算法. 神经网络算法最早是人们希望模仿大脑的学习功能而想出来的. 一个神经元,有多个树突(Dendrite)作为信息的输入通道,也有多个轴突(Axon)作为信息的输出通道.一个神经元的输出可以作为另一个神经元的输入.神经元的概念和多分类问题的分类器概念很相近,都是可以接收多个输入,在不同的权值(weights)…

不同修饰符使用细节 常用来修饰类.方法.变量的修饰符 public 权限修饰符,公共访问, 类,方法,成员变量 protected 权限修饰符,受保护访问, 方法,成员变量 默认什么也不写 也是一种权限修饰符,默认访问, 类,方法,成员变量 private 权限修饰符,私有访问, 方法,成员变量 static 静态修饰符 方法,成员变量 final 最终修饰符 类,方法,成员变量,局部变量 abstract 抽象修饰符 类 ,方法 我们编写程序时,权限修饰符一般放于所有修饰符之前,不同的权限修饰…

HTML全称:Hyper Text Markup Language超文本标记语言 不是编程语言 HTML使用标记标签来描述网页 2.  HTML标签 开始标签,结束标签.  例如:<html>     </html> 3.   HTML页面的例子: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset=’utf-8’> <title>aaaa<title> </head&…

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u011781521/article/details/79052725 一.简介 构建Maven项目的时候,如果没有进行特殊的配置,Maven会按照标准的目录结构查找和处理各种类型文件. ● src/main/java和src/test/java 这两个目录中的所有*.java文件会分别在comile和test-comiple阶段被编译,编译结果分别放到了target/classes和targe/t…

一.JavaBean简介 JavaBean是使用Java语言开发的一个可重用的组件,在JSP的开发中可以使用JavaBean减少重复代码,使整个JSP代码的开发更简洁.JSP搭配JavaBean来使用, 有以下的优点: 可将HTML和Java代码分离,这主要是为了日后维护的方便.如果把所有的程序代码(HTML和Java)写到JSP 页面中,会使整个程序代码又多又复杂,造成日后维护上的困难. 可利用JavaBean的优点.将常用到的程序写成JavaBean组件,当在JSP要使用时,只要调用Java…

十三.存储过程和存储函数1.掌握存储过程(相当于建立一个函数或者方法体,然后通过外部对其调用) 指存储在数据库中供所有程序调用的子程序叫做存储过程或存储函数. 相同点: 完成特定功能的程序 区别: 是否用return语句返回值 (1)创建和使用存储过程 用create procedure命令建立存储过程和存储函数 语法: create or replace procedure 过程名(参数列表) as PL/SQL 子程序体(说明部分); 事例: (a)打印一个存储过程:打印HelloWorld…

python 文件读写和序列化学习.## python文件读写`1 打开并且读取文件` f = open('openfile.txt','r') print(f.read()) f.close() `2 打开并且读取一行文件` f = open('openfile.txt','r') print(f.readline()) f.close() `3 打开并以二进制形式读取文件` f = open('./openfile.txt','rb') print(f.read()) f.close() `…

知识点十三:MySQL 表的分区(29) 一.什么要采用分区: 分区的定义: 当数据量过大的时候(通常是指百万级或千万级数据的时候),这时候需要将一张表划分几张表存储.一些查询可以得到极大的优化,这主要是借助于满足一个给定WHERE语句的数据可以 只保存在一个或者多个分区内,这样在查询时就不用查找其他剩余的分区. 查看MySQL是否支持分区: 通常以下命令查看MySQL是否支分区: 5.6以下的版本: SHOW VARABLES LIKE ‘%partition%’; 如果输出的变量为yes表示…