课程笔记 Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 9_Neural Networks learning 作业说明 Exercise 4,Week 5,实现反向传播 backpropagation神经网络算法, 对图片中手写数字 0-9 进行识别. 数据集 :ex4data1.mat.手写数字图片数据,5000个样例.每张图片20px * 20px,也就是一共400个特征.数据集X维度为5000 * 400 ex4weights.mat.神经网络每一层的权重. 文件

(转载请声明出处:http://www.cnblogs.com/linguanh/) 前言: 接上次分享的 ListView 动态加载类,入口:http://www.cnblogs.com/linguanh/p/4645115.html  这次分享给大家的是,刚些写好的类似社交软件打字时地下弹出的表情布局. 先看下我的默认效果图. 该效果图里面使用的图片资源,是默认的IC_lanucher,在我的类里面,你可以自定义,包括布局,几行几列,什么的,都可以自定义.底下的是小点标. 下集预告:我将在使

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 在上一节中我们知道了屏幕上一像素等于实际中多少单位长度(米或经纬度)的换算方法,而知道这个原理后,接下来我们要怎么用它呢?它和我们前端显示地图有什么关联呢?这一节,我会尽量详细的将这两个问题一一回答.说一个题外话,这一系列的文章我都会少给代码,多画流程图或者UML图来跟大家交流,一来便于没有很多GIS和编程基础的人读懂,二来使大家不局限于某种代码的实现而更关

在某些几何软件的开发中,会要求写出一个向量方程的微分公式.对我而言,手工推导繁琐.易出错.且需要反复校验. 早就听说Mathematica, Maple这样的软件可以自动进行符号公式的推导,一直没有时间研究.最近终于应用了一把,发现还是挺简单的.现以求一个“点到直线距离”的方程微分为例,展示一下怎么样用Maple推导向量方程的微分. 首先看一下我们的问题:求一个“点到直线距离”方程关于点的x坐标的微分. 空间一直线由一点S和一个单位向量V表示,空间一点由P表示.所以点到直线的距离可用如下图中的向

假设有10个三维的点,使用数组存放它们有四种常见的形式: ①一个二维数组,数组的类型是CV32FC1,有n行,3列(n×3) ②类似①,也可以用一个3行n列(3×n)的二维数组 ③④用一个n行1列(n×1)的数组或者1行n列(1×n)的数组,数组的类型是CV32FC3 四种形式的内存布局如下图: <学习OpenCV>中给出的计算给定点的公式如下: 说明: 其中row col channel分别表示行号 列号 和通道号: 这些都已从0开始计算,具体如下: 通道号channel=所在的维数(X或Y

从底层谈WebGIS 原理设计与实现(三):WebGIS前端地图显示之根据地理范围换算出瓦片行列号的原理 1.前言   在上一节中我们知道了屏幕上一像素等于实际中多少单位长度(米或经纬度)的换算方法,而知道这个原理后,接下来我们要怎么用它呢?它和我们前端显示地图有什么关联呢?这一节,我会尽量详细的将这两个问题一一回答.说一个题外话,这一系列的文章我都会少给代码,多画流程图或者UML图来跟大家交流,一来便于没有很多GIS和编程基础的人读懂,二来使大家不局限于某种代码的实现而更关注于原理. 2.影像

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/. 1.前言 在上一节中我们知道了屏幕上一像素等于实际中多少单位长度(米或经纬度)的换算方法,而知道这个原理后,接下来我们要怎么用它呢?它和我们前端显示地图有什么关联呢?这一节,我会尽量详细的将这两个问题一一回答.说一个题外话,这一系列的文章我都会少给代码,多画流程图或者UML图来跟大家交流,一来便于没有很多GIS和编程基础的人读懂,二来使大家不局限于某种代码的实现而更关

本篇体验公式的使用,一般出现值的时候就可以使用公式,公式可以使用全局变量也可以使用局部变量,在Axure中使用公司有一定的语法. 先创建2个全局变量. 向页面中拖入Rectangle部件,给它的OnClick事件编辑用例: 让其显示两个全局变量的和.注意:[[a]]+[[b]]这样写是不可以的. [[]]里面可以进行计算,设置条件,还可以插入其它值.写在[[]]之外的都被当作是字符串. 预览,点击矩形区域显示2个变量的和. 如果是设置值事件,如下写法分别返回的结果是: ● [[1>2]] fas

MathType是一款专门用来编辑数学公式的数学公式编辑器,利用它可以在文档中快速编辑公式,与文字完美结合,可以编辑出各种各样的数学符号与公式,省下你不少的时间. 一.对齐上标与下标 MathType公式上下标不对齐的主要原因是输入的方法不对,一般来说出现这种情况是先输入了上标(下标)模板后又继续选择下标(上标)后进行输入的.对此问题的解决方法也很简单,需要将不对齐的公式删掉后重新使用正确的方法进行输入. 操作过程: 1.打开MathType软件,在上标与下标模板中选择同时带有上下标的模板,而不

完美解决Word或wps中中公式和文字对不齐的问题 在 word 的各个版本中,当公式和字符同时出现时,尤其是发生公式的拷贝粘贴时,公式往往会出现上飘或下移的情况,这里给出一个简单易行的解决方案: 全选 ⇒ 字体 ⇒ 字符间距 ⇒ 位置 ⇒ 标准: 段落 ⇒ 中文版式 ⇒ 文本对齐方式 ⇒ 居中:

1. 快捷命令 在Word中输入「Alt+=」,可以打开Word中自带公式编辑器.这个编辑器似乎没有什么特别,但其实 Word 2010 以后是支持 LaTeX 语法的.常用规则如下: 分号: a/b +「空格」 极限:\limit +「空格」 积分:\int +「空格」 求和:\sum +「空格」 上下标:下标为 _, 上标为 ^ 希腊字母:\希腊字母英文拼写 +「空格」 效果如下: 2. 更改公式默认字体 1. 设置默认打开为斜体 1) 用强大的宏来实现.在 Word 界面中选择「视图 >

全文转载自:softmax的log似然代价函数(公式求导) 在人工神经网络(ANN)中,Softmax通常被用作输出层的激活函数.这不仅是因为它的效果好,而且因为它使得ANN的输出值更易于理解.同时,softmax配合log似然代价函数,其训练效果也要比采用二次代价函数的方式好. 1. softmax函数及其求导 softmax的函数公式如下: 其中,表示第L层(通常是最后一层)第j个神经元的输入,表示第L层第j个神经元的输出,表示自然常数.注意看,表示了第L层所有神经元的输入之和. softm

原题网址:http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/ugly-number-ii/ 设计一个算法,找出只含素因子2,3,5 的第 n 小的数. 符合条件的数如:1, 2, 3, 4, 5, 6, 8, 9, 10, 12... 注意事项 我们可以认为1也是一个丑数   样例 如果n = 9, 返回 10 挑战 要求时间复杂度为O(nlogn)或者O(n) #include <iostream> #include <vector> #include

这是我很早以前在高中时发现的一个通用计算K次方和数列公式的方法,很特别的地方是用了微积分中的积分方法.目前我还没有发现有谁提出和我一样的方法,如果哪位读者有相关发现,麻烦告知我. 大家很多人都知道高斯小时候的故事.故事说的是大约在十岁时,老师在算数课上出了一道难题:「把 1到 100的整数写下来,然后把它们加起来!」高斯的计算方法是:1+100＝101,2+99＝101,3+98＝101,……,49+52＝101,50+51＝101,一共有50对和为 101的数目,所以答案是 50×101＝50

斐波那契数列后四位可以用快速幂取模(模10000)算出.前四位要用公式推 HDU 3117 Fibonacci Numbers(矩阵快速幂+公式) f(n)=(((1+√5)/2)^n+((1-√5)/2)^n)/√5 假设F[n]可以表示成 t * 10^k(t是一个小数),那么对于F[n]取对数log10,答案就为log10 t + K,此时很明显log10 t<1,于是我们去除整数部分,就得到了log10 t 再用pow(10,log10 t)我们就还原回了t.将t×1000就得到了F[n

说明:思路用的很新奇,也对COUNTIF有了更深一步的了解,但是,对于百行数据运算速度特别低,不适合数据多的使用 当面对一堆数据,我们要提取一列的唯一值的时候,如果单纯用人为一个个判断,显然是不科学的,那么如何用index函数提取唯一值呢   工具/原料   EXCEL2007以及以上版本 方法/步骤     新建一个空白的EXCEL工作表,而后打开   在A列输入人名,人名有重复,要求将唯一值提取到B列   首先我们在B2单元格输入公式=INDEX(A$1:A$99,MATCH(0,COUNT

动机(Motivation) 对于非线性分类问题,如果用多元线性回归进行分类,需要构造许多高次项,导致特征特多学习参数过多,从而复杂度太高. 神经网络(Neural Network) 一个简单的神经网络如下图所示,每一个圆圈表示一个神经元,每个神经元接收上一层神经元的输出作为其输入,同时其输出信号到下一层,其中每一层的第一个神经元称为bias unit,它是额外加入的其值为1,通常用+1表示,下图用虚线画出. 符号说明: $a_i^{(j)}$表示第j层网络的第i个神经元,例如下图$a_1^{(

Logistic regression is a method for classifying data into discrete outcomes. For example, we might use logistic regression to classify an email as spam or not spam. In this module, we introduce the notion of classification, the cost function for logi

六.逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 6.2 假说表示 6.3 判定边界 6.4 代价函数 6.5 简化的成本函数和梯度下降 6.6 高级优化 6.7 多类别分类:一对多 七.正则化(Regularization) 7.1 过拟合的问题 7.2 代价函数 7.3 正则化线性回归 7.4 正则化的逻辑回归模型 第3周 六.逻辑回归(Logistic Regression) 6.1 分类问题 参考文档: 6 - 1 - Classification (8 min)

1.问题规划  图1.推荐系统在研究什么? 例子:预测电影的评分. 当知道n_u用户数,n_m电影数:r(i,j)用户j评价了电影i,那么就是1:y(i,j)如果r(i,j)为1,那么就给出评分. 问题就是根据现有数据训练学习算法,预测未评分的电影. 2.基于内容的推荐算法 图2.基于内容的推荐系统 对5部电影进行类型分析,有两个指标x_1,x_2,分别是爱情.动作,加上x_0之后形成指标. 从线性回归的角度来说,对每一个用户训练一个回归模型,每个用户都对应系数,对用户1Alice的参数[0,5