DOM中元素节点.属性节点.文本节点的理解 节点信息 每个节点都拥有包含着关于节点某些信息的属性.这些属性是:nodeName(节点名称) nodeValue(节点值) nodeType(节点类型) nodeType nodeType 属性可返回节点的类型. 最重要的节点类型是: 元素类型 节点类型 元素(ELEMENT_NODE) 1 属性(ATTRIBUTE_NODE) 2 文本(TEXT_NODE) 3 注释(COMMENT_NODE) 8 文档(DOCUMENT_NODE) 9 在实际应…

由于最近要经常用到XGBOOST的包,不免对相关的GBDT的原理又重新学习了一遍, 发现其中在考虑损失函数的时候,是以对数log进行度量的,囿于误差平方和函数的印象 那么为什么是对数呢?可能是下面的原因: [通俗的解释] 对数损失是用于最大似然估计的.一组参数在一堆数据下的似然值,等于每一条数据的概率之积.而损失函数一般是每条数据的损失之和,为了把积变为和,就取了对数.再加个负号是为了让最大似然值和最小损失对应起来. [专业的解释] 链接:http://www.zhihu.com/questio…

反向传播和梯度下降这两个词,第一眼看上去似懂非懂,不明觉厉.这两个概念是整个神经网络中的重要组成部分,是和误差函数/损失函数的概念分不开的. 神经网络训练的最基本的思想就是:先“蒙”一个结果,我们叫预测结果a,看看这个预测结果和事先标记好的训练集中的真实结果y之间的差距,然后调整策略,再试一次,这一次就不是“蒙”了,而是有依据地向正确的方向靠近.如此反复多次,一直到预测结果和真实结果之间相差无几,亦即|a-y|->0,就结束训练. 在神经网络训练中,我们把“蒙”叫做初始化,可以随机,也可以根据以…

作者:维吉特伯链接:https://www.zhihu.com/question/49812013/answer/148825073来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 简单地说,根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话( ),那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0( ).下面是数学推导推导. 假设网络输出层中的第 个神经元输出为,而要学习的目标为 .这里的 表示时序,与输入无关,…

学校给我们一人赞助了100美元购买英文原版图书,几方打听后选择了PRML 即Pattern Recognition and Machine Learning.自从拆封这本书开始慢慢的品读,经常会有相见恨晚之感.虽然目前我只是慢慢地阅读了前几个小节,也知道后面的章节会越来越晦涩,但是还是下定决心一定要把这本书弄透彻.这篇文章是在阅读引章:曲线拟合时发现的问题.想记录下来学到的两个点,并对一道课后习题作解析. 第一节是曲线拟合,曲线拟合是深度学习问题中的regression问题,即回归问题.其他的问…

1. 问题 给定一列数字数组 a[n], 求这个数组中最长的 "和>=0" 的子数组. (注: "子数组"表示下标必须是连续的. 另一个概念"子序列"则不必连续) 举个例子: 数组 a[n] = {1, 2, -4, 5, -6, 1}, 最长的和非负的子数组为 {1, 2, -4, 5}, 其他子数组要么和<0, 要么长度<4 2. 暴力法 我们先来看看暴力解法和时间复杂度 1. 如果我求出所有的数组前缀和 即P(i) = a…

转载请注明出处:http://www.codelast.com/ 对精确的line search(线搜索),有一个重要的定理: ∇f(xk+αkdk)Tdk=0 这个定理表明,当前点在dk方向上移动到的那一点(xk+αkdk)处的梯度,与当前点的搜索方向dk的点积为零. 其中,αk是称之为“步长”的一个实数,它是通过line search算法求出来的. 为什么会有这样的结论?我们来看看.对每一个line search过程来说,搜索方向dk已经已经是确定的了(在最优化算法中,如何找出一个合适的dk…

自动求导机制是每一个深度学习框架中重要的性质,免去了手动计算导数,下面用代码介绍并举例说明Pytorch的自动求导机制. 首先介绍Variable,Variable是对Tensor的一个封装,操作和Tensor是一样的,但是每个Variable都有三个属性:Varibale的Tensor本身的.data,对应Tensor的梯度.grad,以及这个Variable是通过什么方式得到的.grad_fn,根据最新消息,在pytorch0.4更新后,torch和torch.autograd.Variab…

·引 对数组的认知 在c语言中,我们经常使用的一个结构便是数组,在最开始学习数组的时候,它被描述成这样(以一维二维数组为例):一维数组是若干个数连续排列在一起的集合,我们可以通过0-N的标记(N为数组的长度)来访问每一个元素.二维数组则是一维数组的集合.所以在最开始我们对二维数组的概念是这样的: 然后推而广之到三维数组 很合理的,我们通过**空间结构**去类比数组的一维与二维,那么问题来了,在计算机当中它又是怎么“类比”这些数组的呢?我们先看一些代码 #include <stdio.h> in…

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