转载请注明出处:https://www.codelast.com/ ➤ 用人话解释机器学习中的Logistic Regression(逻辑回归) ➤ 如何防止softmax函数上溢出(overflow)和下溢出(underflow) ➤ ELL(Embedded Learning Library,微软嵌入式学习库)文章合集 ➤ <Neural Networks and Deep Learning>读书笔记:最简单的识别MNIST的神经网络程序(1) ➤ <Neural Networks…

2018年很快就要结束了.Jerry在2017年年底准备开始写这个公众号时,给自己定的目标是:2018年至少保证每周发布一篇高质量的文章.如今2018年就快过去了,高质量与否需要大家来反馈,至少从量上看,已经达到我订的目标了. 当然这87篇技术文章,有31篇文章是Jerry的成都研究院同事贡献的,在这里对这些同事表示感谢.按照名字的字母顺序,依次感谢: Chen Vicky Deng Sun He Andrew Li Ben Liao Janet Ma Hongbo Peng SunShine…

Machine learning Machine learning is a scientific discipline that explores the construction and study of algorithms that can learn from data. Such algorithms operate by building a model based on inputs and using that to make predictions or decisions,…

网络安全中机器学习大合集 from:https://github.com/jivoi/awesome-ml-for-cybersecurity/blob/master/README_ch.md#-datasets 历年来那些与网络安全中机器学习相关最好的工具与资源 目录 数据集 论文 书籍 演讲 教程 课程 杂项 ↑ 贡献 如果你想要添加工具或资源请参阅 CONTRIBUTING ↑ 数据集 安全相关数据样本集 DARPA 入侵检测数据集 Stratosphere IPS 数据集 开放数据集 N…

php大力力 [025节] 来不及学习和分类的,大力力认为有价值的一些技术文章合集(大力力二叔公)(2015-08-27) 比较好的模版 免费模板网,提供大量DIV+CSS布局网页模板下载及后台管理 iOS 开发 UI 搭建心得(一) 驾驭 StoryBoard 零基础手写一个博客首页(视频播放已修复) - 兄弟连云课堂-猿代码 更接地气的线上IT技术精讲平台 使用ThinkPHP框架快速开发网站(多图) 清除页面广告?身为前端,自己做一款简易的chrome扩展吧 职位:前端攻城狮 单位:欢聚时…

微软在11月中旬的Connect()研讨会中公布了一系列 2015年的发展规划,今天在MSDN Blog上看到了一篇比较全的相关文章合集,这里转录一下,感兴趣的朋友可以看看. Announcements Opening up Visual Studio and .NET to Every Developer, Any Application: .NET Server Core open source and cross platform, Visual Studio Community 2013…

title author date CreateTime categories dotnet 从入门到放弃的 500 篇文章合集 lindexi 2018-08-10 19:16:52 +0800 2018-05-25 21:18:45 +0800 dotnet 本文是记录我从入门到放弃写的博客 博客包括 C#.WPF.UWP.dotnet core .git 和 VisualStudio 和一些算法,所有博客使用 docx 保存 下载:dotnet 从入门到放弃的 500 篇合集-CSDN下载…

code小生 一个专注大前端领域的技术平台 公众号回复Android加入安卓技术群 镇楼 2017 文章合集 2017 年度文章分类整理 下面是 2018 年公众号所发表的文章分类整理 面经 一年经验 Android 面试记录 记自己 2018 年三月份的面试经历 怎样在 Android 面试中聊聊多线程 2018 Android ;面试心得,已拿到 offer 从技术面试官的角度谈谈简历和面试那些事儿 Android开发面试经-常见面试官提问Android题 蚂蚁金服面试经历-临场发挥 OPP…

SpringBoot文章合集 SpringBoot合集为<尚硅谷雷神SpringBoot2零基础入门(spring boot2)>的学习以及项目中使用知识点进行整理. SpringBoot自动装配原理之Configuration以及@Bean注解的使用 该博客是SpringBoot的自动配置原理部分,介绍了基本的启动配置以及简单的configuration和bean的使用. SpringBoot之了解自动配置原理 该博客简单介绍了容器中的功能,如组件的添加,注解的使用以及联合使用,包含配置绑定…

我之前发过三篇和ABAP相关的文章: 1. Jerry的ABAP, Java和JavaScript乱炖 这篇文章包含我多年来在SAP成都研究院使用ABAP, Java和JavaScript工作过程中的一些感悟: 三种语言里一些具体技术点的横向比较.随便提一些: ABAP Load Vs Java Byte code ABAP和Java的weak reference比较 ABAP和Java的垃圾回收比较 ADBC和JDBC 用ABAP模拟闭包/柯里化/动态代理/Spring依赖注入 2. ABAP…

Lecture 10—Advice for applying machine learning 10.1 如何调试一个机器学习算法? 有多种方案: 1.获得更多训练数据:2.尝试更少特征:3.尝试更多特征:4.尝试添加多项式特征:5.减小 λ:6.增大 λ 为了避免一个方案一个方案的尝试,可以通过评估机器学习算法的性能,来进行调试. 机器学习诊断法 Machine learning diagnostic 的定义: 10.2 评估一个假设 想要评估一个算法是否过拟合 (一)首先,划分测试集和训练集…

参考资料: 1.如何使用Amazon Machine Learning平台构建你的机器学习预测模型 2.…

本文是记录我从入门到放弃写的博客 博客包括 C#.WPF.UWP.dotnet core .git 和 VisualStudio 和一些算法,所有博客使用 docx 保存 下载:dotnet 从入门到放弃的 500 篇合集 C# 的博客 WPF 的博客 UWP 的博客 dotnet core 的博客 git 相关博客 所有博客 .net Framework 源代码 · Ink .net Framework 源代码 · ScrollViewer .net remoting 使用事件 .net re…

目录 1. \(l_0\)范数和\(l_1\)范数 2. \(l_2\)范数 3. 核范数(nuclear norm) 参考文献 使用正则化有两大目标: 抑制过拟合: 将先验知识融入学习过程,比如稀疏.低秩.平滑等特性. 结合第二点以及贝叶斯估计的观点,正则化项(regularizer)就是先验概率项. 监督学习中绝大多数任务都可以概括为以下最小化目标: \[ w^* = \arg\min_w {\sum_i {L(y_i; f(x_i;w))} + \lambda \Omega(w)} \]…

原文链接:https://riboseyim.github.io/2018/02/10/Machine-Learning-Algorithms/ 摘要 机器学习算法分类:监督学习.半监督学习.无监督学习.强化学习 基本的机器学习算法:线性回归.支持向量机(SVM).最近邻居(KNN).逻辑回归.决策树.k平均.随机森林.朴素贝叶斯.降维.梯度增强 目录 监督学习(Supervised learning) 机器学习算法分类 机器学习算法大致可以分为: 监督学习 | Supervised learn…

我曾经于2014年10月到2016年5月工作于SAP CRM Fiori应用的开发团队, 我所在的团队负责下列这8个Fiori应用的维护和持续开发: My Opportunities My Tasks My Appointments My Leads My Notes Simulate Sales Pipeline Track Sales Pipeline 在这不到两年的开发工作里,我在使用SAP UI5的过程中遇到各种各样的问题,我都把它们一一记录了下来.还有一些问题来源于我的好奇心,比如看到…

我要感谢CRM On Premise, 因为在这个产品上做开发让我得以使用WebClient UI框架.有些朋友觉得这个SAP自己发明的基于HTML+ABAP的MVC框架,和现在流行的三驾马车(Angular, React, Vue)相比显得很笨重,也缺少一些他们认为现代UI框架必不可少的一些功能. 这个看法我个人不是完全认同,除了诸如React的Virtual DOM rendering和三驾马车都支持的双向绑定之外,很多这三个框架都支持的功能,SAP WebClient UI勉强说起来也都支…

转载请注明出处:https://www.codelast.com/ 最优化(Optimization)是应用数学的一个分支,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某一(或某些)指标达到最优的一些学科的总称.我一直对最优化比较感兴趣,所以写过一些相关的笔记,可能有不正确的地方,但请学术派.技术流们多多包涵. 转载请注明出处:https://www.codelast.com/ 最优化(Optimization)是应用数学的一个分支,它是研究在给定约束之下如何寻求某些因素(的量),以使某…

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传…

我在SAP成都研究院做过的CRM中间件的项目其实并不是很多: 1. 2013年下半年和2014年上半年曾经支持过中联重科和蒙牛的CRM项目相关的中间件问题; 2. 2014年上半年做过一个CRM物料主数据的中间件开发项目; 3. 2014年负责CRM物料主数据的维护工作. 这个列表里所有的文章都是我在实际开发或者项目过程中遇到问题后记录下来的心得.2013年直到清明节前,我其实对CRM中间件是一点都不了解的,但是我的老板Poseidon让我把这一块的知识空缺补上,因为将来成都团队需要负责中间件这…

1.简介 我从七月份开始阅读MyBatis源码,并在随后的40天内陆续更新了7篇文章.起初,我只是打算通过博客的形式进行分享.但在写作的过程中,发现要分析的代码太多,以至于文章篇幅特别大.在这7篇文章中,有4篇文章字数超过了1万,最长的一篇文章约有2.7万字(含代码).考虑到超长文章对读者不太友好,以及拆分文章工作量也不小等问题.遂决定将博文整理成电子书,方便大家阅读. 经过两周紧张的排版,<一本小小的MyBatis源码分析书>诞生了.本书共7章,约300页.本书以电子书的形式发布,大家可自由…

    这是我近期在做Android随手拍一个项目的各种网上关于图片处理的资料,曾经学过数字图像处理都是用C++写的,以下的资料个人觉得是很优秀的各种集合,还有一方面它是在线笔记,希望对大家有所帮助吧!当中我截图部分都是作者经典的文章显示效果.     1.<android图片处理总结>作者邮箱可能是jacpy.may@gmail.com,同一时候sjf0115转载非常多文章,非常优秀的一本短书.感谢作者和博主sjf0115(落日小屋).         android图像处理系列之三--图片…

目录 1.什么是决策树 2.如何构造一棵决策树? 2.1.基本方法 2.2.评价标准是什么/如何量化评价一个特征的好坏? 2.3.信息熵.信息增益的计算 2.4.决策树构建方法 3.算法总结 @ 1.什么是决策树 决策树,就是一种把决策节点画成树的辅助决策工具,一种寻找最优方案的画图法. 如下图所示,从左图到右图就是一个简单的,利用决策树,辅助决策的过程. 2.如何构造一棵决策树? 2.1.基本方法 通过对不同特征的优先级区分判断后,优先选择优先级高的特征作为划分的特征.(如上图所示,假设优先级…

乔布斯在斯坦福大学的演讲 http://www.cnblogs.com/tryingx/p/3715886.html 程序员的8个级别 http://www.cnblogs.com/tryingx/p/3715875.html 10步让你成为更优秀的程序员 http://www.cnblogs.com/tryingx/p/3715880.html…

Java 8新特性列表 官方OpenJDK java8核心类库新特性列表 Lambda表达式 java8 lambda表达式被誉为java语言10年来最大的突破,给用户提供了scala和clojure中流行的函数式编程提供了核心元素. 我建议先阅读官方文档中的教程: Oracle官方Lambda表达式教程 Oracle官方Lambda表达式扩展教程附示例 并行数组操作 Java8通过增加简单直观的api集合允许你并行操作数组和集合来最大化利用硬件资源 并行数组操作 并行数组操作基准测试 并发计数…

链接:http://ucys.ugr.es/jnic2016/docs/MachineLearning_LiorRokachJNIC2016.pdf https://people.eecs.berkeley.edu/~adj/publications/paper-files/SecML-MLJ2010.pdf 一些关键点: 算了,不总结了.…

K8tools 20191111 声明: 工具仅供安全研究或授权渗透,非法用途后果自负. 下载: https://github.com/k8gege/K8tools PS: 不定期更新,文件比较大,可按需下载.工具有BUG或建议可直接Github上留言 提权工具均可在远控Cmd或WebShell运行,大部份经过修改编译兼容性稳定性更好 注意:不保证永久有效,喜欢自行保存. 综合工具 [+] 扫描工具 Ladon 5.5 大型内网渗透扫描神器内置39个功能,支持Cobalt Strike [+]…

博客作者:纯洁的微笑 JVM系列(①):java类的加载机制 JVM系列(②):JVM内存结构 JVM系列(③):GC算法 垃圾收集器 JVM系列(④):jvm调优-命令大全(jps jstat jmap jhat jstack jinfo) JVM系列(⑤):tomcat性能调优与性能监控 JVM系列(⑥):jvm调优-从eclipse开始 JVM系列(⑦):jvm调优-工具篇 JVM系列(⑧):jvm知识点总览 JVM系列(⑨):Java GC分析 JVM系列(⑩):如何优化 Java GC…

refer to:  https://www.kaggle.com/dansbecker/data-leakage There are two main types of leakage: Leaky Predictors and a Leaky Validation Strategies. Leaky Predictors This occurs when your predictors include data that will not be available at the time y…

Python机器学习介绍(Python Machine Learning 中文版) 机器学习,如今最令人振奋的计算机领域之一.看看那些大公司,Google.Facebook.Apple.Amazon早已展开了一场关于机器学习的军备竞赛.从手机上的语音助手.垃圾邮件过滤到逛淘宝时的物品推荐,无一不用到机器学习技术. 如果你对机器学习感兴趣,甚至是想从事相关职业,那么这本书非常适合作为你的第一本机器学习资料.市面上大部分的机器学习书籍要么是告诉你如何推导模型公式要么就是如何代码实现模型算法,这对于零…