“(孟岩)我主张,在具备基础之后,学习任何新东西,都要抓住主线,突出重点.对 于关键理论的学习,要集中精力,速战速决.而旁枝末节和非本质性的知识内容,完全可 以留给实践去零敲碎打. “原因是这样的,任何一个高级的知识内容,其中都只有一小部分是有思想创新.有重 大影响的,而其它很多东西都是琐碎的.非本质的.因此,集中学习时必须把握住真正重 要那部分,把其它东西留给实践.对于重点知识,只有集中学习其理论,才能确保体系性. 连贯性.正确性,而对于那些旁枝末节,只有边干边学能够让你了解它们的真实价值是大…

html5学习方法之技能清单: 必须掌握基本的Web前端开收技术,其中包括:CSS.HTML.DOM.java.Ajax,jquery,Vue,jquery- mobile,zepto等,在掌握这些技术的同时,还要清楚地了解它们在不同浏览器上的兼容情况.渲染原理和存在的Bug.这是前端工程师的最核心技能,是专做页面效果的技术. 更深等级需要学习和了解更多的东西,比如一些热门的框架backbone,angularjs 等;nodejs近几年也越来越水了,同样需要学习. 学习HTML5的学习方法大汇…

统计角度窥视模型概念 作者:白宁超 2016年7月18日17:18:43 摘要:写本文的初衷源于基于HMM模型序列标注的一个实验,实验完成之后,迫切想知道采用的序列标注模型的好坏,有哪些指标可以度量.于是,就产生了对这一专题进度学习总结,这样也便于其他人参考,节约大家的时间.本文依旧旨在简明扼要梳理出模型评估核心指标,重点达到实用.本文布局如下:第一章采用统计学习角度介绍什么是学习模型以及如何选择,因为现今的自然语言处理方面大都采用概率统计完成的,事实证明这也比规则的方法好.第二章采用基于数据挖…

SVM是一种二类分类模型,有监督的统计学习方法,能够最小化经验误差和最大化几何边缘,被称为最大间隔分类器,可用于分类和回归分析.支持向量机的学习策略就是间隔最大化,可形式化为一个求解凸二次规划的问题,也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题.支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法. 一.基本原理 SVM是一个机器学习的过程,在高维空间中寻找一个分类超平面,将不同类别的数据样本点分开,使不同类别的点之间的间隔最大,该分类超平面即为最大间隔超平面,对应的分类器称为最大间隔分类器,对于二分类…

机器学习算法 原理.实现与实践——模型评估与模型选择 1. 训练误差与测试误差 机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力. 假设学习到的模型是$Y = \hat{f}(X)$,训练误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于训练数据集的平均损失: $$R_{emp}(\hat{f}) = \frac{1}{N}\sum_{i=1}^NL(y_i,\hat{f}(x_i))$$ 其中$N$是训练样本容量. 测试误差是模型$Y = \hat{f}(X)$关于测…

最近在做日志统计程序,发现对方的程序是在Jquery基础上进行开发的,而公司的网站的框架是prototype.而且我也早就想了解一下Jquery源码,故决定研究Jquery源码,模拟它的方法   Jquery这么普及,必有它过人之处,通过开源代码进行学习,是个不错的学习方法啊! 以下是我模拟的方法,我尽量简化方法. 定义对象C(类似于jquery的$方法)——这个也是jquery设计非常巧妙的地方 复制代码 代码如下: (function(){ var _cQuery = window.cQue…

一. JDK (Java Development Kit)  JDK是整个Java的核心,包括了Java运行环境(Java Runtime Envirnment),一堆Java工具和Java基础的类库(rt.jar).不论什幺Java应用服务器实质都是内置了某个版本的JDK.因此掌握 JDK是学好Java的第一步.最主流的JDK是Sun公司发布的JDK,除了Sun之外,还有很多公司和组织都开发了自己的JDK,例如IBM公司开发 的JDK,BEA公司的Jrocket,还有GNU组织开发的JDK等等…

java 入门到精通  转自:http://forum.hibernate.org.cn作者:robbinJava Learning Path (一).工具篇 一. JDK (Java Development Kit) JDK是整个Java的核心,包括了Java运行环境(Java Runtime Envirnment),一堆Java工具和Java基础的类库(rt.jar).不论什么Java应用服务器实质都是内置了某个版本的JDK.因此掌握JDK是学好Java的第一步.最主流的JDK是Sun公司发…

AdaBoost算法内容来自<统计学习与方法>李航,<机器学习>周志华,以及<机器学习实战>Peter HarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教! 提升算法是将弱学习算法提升为强学习算法的统计学习方法,在分类学习中,提升方法通过反复修改训练数据的权值分布,构建一系列基本的基本分类器,并将这些基本的分类器线性组合,构成一个强分类器.代表的方法是AdaBoost算法. 本卷大纲为: 1 提升方法AdaBoost算法2 AdaBoost算法解释3 提升树4 总结…

原文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.10370.pdf 这是何恺明老师发表于CVPR2018的一篇优秀paper. 先简单回顾一下语义分割领域之前的工作 那么什么是语义分割? 语义分割其实就是对图片的每个像素都做分类.其中,较为重要的语义分割数据集有:VOC2012 以及 MSCOCO . 比较流行经典的几种方法 传统机器学习方法:如像素级的决策树分类,参考TextonForest以及Random Forest based classifiers.再有就是深度学习方法…