一 机器学习概览 机器学习的广义概念是:机器学习是让计算机具有学习的能力,无需进行明确编程. 机器学习的工程性概念是:计算机程序利用经验E学习任务T,性能是P,如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长,则为机器学习. 使用机器学习挖掘大量数据,发现不显著的规律,称为数据挖掘. 根据训练时监督的量和类型分为: 监督学习:训练数据包含了标签,如分类,回归. 非监督学习:训练数据没有标签.如聚类,降维,可视化. 半监督学习:大量不带标签数据加上小部分带标签数据.如深度信念网络. 强化学习:系统执行动作…

本文总结了Linux操作系统来管理我们的硬盘和文件系统需要使用命令.当我们在系统中增加一个硬盘驱动器.什么是我们需要去通过这个硬盘就可以真正使用步骤?下面步骤: (1)对磁盘进行分区,新建能够使用的分区: (2)对分区进行格式化.将分区格式化为我们操作系统可以使用的文件系统: (3)对新建好的文件系统进行检验: (4)创建挂载点,将该文件系统挂载上来. 接下来就介绍磁盘分区,格式化,检验和挂载的相关命令. 磁盘分区通过 fdisk命令进行.fdisk命令的基本用法 为"fdisk [-l]  设…

上一篇文章主要从理论上分析了Linux的Ext2文件系统.这一篇主要解说怎样查看Linux的文件系统的容量以及解说Linux文件系统中的连接文件. 能够通过df和du命令来查看磁盘与文件夹的容量.df命令用来列出文件系统的总体磁盘容量,df命令的使用方法是 df  [-ahikHTm]  文件夹或文件名称.假设df命令不加不论什么參数,则默认将系统内全部的文件系统的容量以及使用情况都列出来.关于df命令还须要说明的是 df命令是查看文件系统的总体使用情况,因此是从Super block(见前一篇…

CUP=脑袋: 每个人会做的事情都不一样(指令集的差异),但主要都是通过脑袋来判断与控制身体各部分的行动 内存=脑袋中存放正在思考的数据区块: 在实际活动过程中,我们的脑袋需要有外界刺激的数据(例如光线,环境,语言)来分析,那这些互动数据暂时存放的地方就是内存,主要是用来提供给脑袋判断用的信息 硬盘=脑袋中存放回忆的记忆区块: 跟刚刚的内存不同,内存是提供脑袋目前要思考与处理的信息,但是有些生活琐事或其他没有立刻处理的事情,就当成回忆先放置到脑袋的记忆深处吧,那就是硬盘.主要目的是将重要的数据记…

1前言 本节主要是让人用矢量化编程代替效率比较低的for循环. 在前一节的Sparse Autoencoder练习中已经实现了矢量化编程,所以与前一节的区别只在于本节训练集是用MINIST数据集,而上一节训练集用的是从10张图片中随机选择的8*8的10000张小图块.综上,只需要在前一节的代码中稍微修改一下就可. 2练习步骤 1.下载数据集及UFLDL提供的加载数据集的函数,并把他们和上节程序放在同一文件夹中.要注意的是UFLDL提供的加载数据集的函数中程序用的数据集名称是train-image…

读书笔记:<人生效率手册>:如何卓有成效地过好每一天--By张萌姐姐... 整本书看完的感受: 这本书主要讲的是生活中我们需要给自己一个目标,然后通过自己的努力去实现这个目标,书中说的很多的道理很赞同,看完一遍感觉学到了很多东西 这本书虽然讲的是怎样实现目标 ,但并非是鸡汤式的说:什么只要努力就能成功之类的. 想看的小伙伴可以去百度搜一下购买纸质的也可以 电子版的下载地址:百度网盘下载地址戳这里: ---->>>    <人生效率手册>  <<<…

  20.1 什么是异步编程异步编程就是把耗时的操作放进一个单独的线程中进行处理. 20.2 同步方式存在的问题   namespace 异步编程 { public partial class Form1 : Form { public Form1() { InitializeComponent(); txbUrl.Text = "http://dldir1.qq.com/qqfile/qq/QQ8.7/19113/QQ8.7.exe"; } private void btnDownL…

强化学习读书笔记 - 06~07 - 时序差分学习(Temporal-Difference Learning) 学习笔记: Reinforcement Learning: An Introduction, Richard S. Sutton and Andrew G. Barto c 2014, 2015, 2016 数学符号看不懂的,先看看这里: 强化学习读书笔记 - 00 - 术语和数学符号 时序差分学习简话 时序差分学习结合了动态规划和蒙特卡洛方法,是强化学习的核心思想. 时序差分这个词不…

本文首发自公众号:RAIS,期待你的关注. 前言 本系列文章为 <Deep Learning> 读书笔记,可以参看原书一起阅读,效果更佳. 概率论 机器学习中,往往需要大量处理不确定量,或者是随机量,这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的,因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或者判断,基于此种原因,较大的可能性往往就是所要达到的目标,概率论有用武之地了. 概念 离散型 概率质量函数:是一个数值,概率,\(0\leq P(x)\leq 1\): 边缘概率分布:\(P(X=x)=\s…

从发表第一篇文章到最后一篇文章,时间间隔有整整一个月,虽只有5篇文章,但每一篇文章都是我吸收<LEARNING HARD C#学习笔记>这本书的内容要点及网上各位大牛们的经验,没有半点废话,值得新手或中级程序员阅读,孔子曰:温故而知新,可以为师矣,写这个系列文章的目的除了表达对LEARNING HARD赠书的感谢与支持外,最重要的是通过复习C#知识点,从浅入深,会让自己有一个提升,可能以前只知道这么做,但并不知道为什么这样做,而现有,通过复习与总结,让我有了更深刻的理解,为以后能更好的合理运用…