C++学习准则  1.把C++当成一门新的语言学习(和C没啥关系!真的): 2.看<Thinking In C++>,不要看<C++变成死相>(C++编程思想,翻译的非常差): 3.看<The C++ Programming Language>(这本东西有影印板的)和<Inside The C++ Object Model> ,不要因为他们很难而 我们自己是初学者所以就不看: 4.不要被VC.BCB.BC.MC.TC等词汇所迷惑——他们都是集成开发环境,而我…

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 +…

ResNet可以说是在过去几年中计算机视觉和深度学习领域最具开创性的工作.在其面世以后,目标检测.图像分割等任务中著名的网络模型纷纷借鉴其思想,进一步提升了各自的性能,比如yolo,Inception-v4等. ResNet通过重构模型对残差映射(Residual mapping)进行拟合,而非以往那样拟合期望的潜在映射(Underlying mapping).借助这一举措,ResNet解决了"退化问题"(Degradation problem),使得训练数百甚至数千层网络成为可能,且…

学习基础和C语言基础调查 一.技能学习经验及体会 你有什么技能比大多人(超过90%以上)更好? 看到这个问题,我仔细想了想,好像的确没有什么特别出众的技能,但是我想到了许多我个人的爱好. 我从小喜欢五子棋,并且对其有着自己的见解,但是一直未接受过棋类的培训,所以也只能算是一个爱好.可能是这方面的学习与理解能力较强吧,象棋.斗地主都是我通过观看别人对战而学会的,水平也还行.同时我还很爱玩游戏,尤爱那种需要耐心的探索型游戏,以及需要思考的益智型游戏. 体育运动方面,我从初一时开始接触排球,虽然只是在…

论文标题:OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 标题翻译:OverFeat:使用卷积神经网络集成识别,定位和检测 论文作者:Pierre Sermanet  David Eigen  Xiang Zhang  Michael Mathieu  Rob Fergus  Yann LeCun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1312.62…

前言 最近跟着<神经网络与深度学习>把机器学习的内容简单回顾了一遍,并进行了一定的查缺补漏,比如SVM的一些理解,one-hot向量,softmax回归等等. 然后我将继续跟着这本书,开始学习深度学习的内容. 前馈神经网络 人工神经网络是指一系列受生物学和神经科学启发的数学模型.这些模型主要是通过对人脑的神经元网络进行抽象,构造人工神经元,并按照一定拓扑结构来建立人工神经元之间的连接,来模拟生物神经网络. 早期的神经网络是一种主要的连接主义模型.20世纪80年代中后期,最流行的是分布式并行处理…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 写在前面 记得在<Pattern Recognition And Machine Learning>一书中的开头有讲到:“概率论.决策论.信息论3个重要工具贯穿着<PRML>整本书,虽然看起来令人生畏…”.确实如此,其实这3大理论在机器学习的每一种技法中,或多或少都会出现其身影(不局限在概率模型). <PRML>书中原话:”This chapter also…

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义 这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号 含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

在前段时间做本科毕业设计的时候,遇到了各个类别的样本量分布不均的问题——某些类别的样本数量极多,而有些类别的样本数量极少,也就是所谓的类不平衡(class-imbalance)问题. 本篇简述了以下内容: 什么是类不平衡问题 为什么类不平衡是不好的 几种解决方案 SMOTE过采样算法 进一步阅读 什么是类不平衡问题 类不平衡(class-imbalance)是指在训练分类器中所使用的训练集的类别分布不均.比如说一个二分类问题,1000个训练样本,比较理想的情况是正类.负类样本的数量相差不多:而如…

我们知道,线性回归能够进行简单的分类,但是它有一个问题是分类的范围问题,只有加上一个逻辑函数,才能使得其概率值位于0到1之间,因此本次介绍逻辑回归问题.同时,最大熵模型也是对数线性模型,在介绍最大熵模型的同时需要了解拉格朗日对偶法对约束最优化问题的求解,在文章末有几个关于牛顿法的链接,可供拓展阅读.   内容: 1 logistic regression model1.1 logistic distribution1.2 binary logistic regression model1.3 模…