7 Support Vector Machines7.1 Large Margin Classification7.1.1 Optimization Objective支持向量机(SVM)代价函数在数学上的定义. 复习一下S型逻辑函数: 那么如何由逻辑回归代价函数得到支持向量机的代价函数(对于一个示例): 其实就是将逻辑回归的代价函数中的log(1/(1+e^(-ΘTx)))和log(1-1/(1+e^(-ΘTx)))分别替换为cost1(ΘTx)和cost0(ΘTx)(cost0和cost1分…

5.1节 Cost Function神经网络的代价函数. 上图回顾神经网络中的一些概念: L  神经网络的总层数. sl  第l层的单元数量(不包括偏差单元). 2类分类问题:二元分类和多元分类. 上图展现的是神经网络的损失函数,注意这是正则化的形式. 正则化部分,i.j不为0.当然i.j可以为0,此时的损失函数不会有太大的差异,只是当i.j不为0的形式更为常见. 5.2节 Backpropagation Algorithm最小化损失函数的算法——反向传播算法:找到合适的参数是J(θ)最小. 如…

9.5 Predicting Movie Ratings9.5.1 Problem Formulation推荐系统.推荐系统的问题表述:电影推荐.根据用户对已看过电影的打分来推测用户对其未打分的电影将会打什么分.下面对一部电影的打分区间是[0,5]. 做道题: 9.5.2 Content Based Recommendations推荐系统的一种实现:基于内容的推荐. 对于每个用户i训练一个参数向量Θ(i),对于每部电影j训练一个特征向量x(j)(其中默认x0=1,实际上特征抽取是不容易的),那么…

[机器学习]决策树(decision tree) 学习笔记 标签(空格分隔): 机器学习 决策树简介 决策树(decision tree)是一个树结构(可以是二叉树或非二叉树).其每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别.使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果. 本文采用的是ID3算法,ID3算法就是在每次需要分裂时,计算每…

8 Dimensionality Reduction8.3 Motivation8.3.1 Motivation I: Data Compression第二种无监督问题:维数约简(Dimensionality Reduction).通过维数约简可以实现数据压缩(Data Compression),数据压缩可以减少计算机内存使用,加快算法运算速度.什么是维数约简:降维.若数据库X是属于n维空间的,通过特征提取或者特征选择的方法,将原空间的维数降至m维,要求n远大于m,满足:m维空间的特性能反映原空…

Machine Learning System Design下面会讨论机器学习系统的设计.分析在设计复杂机器学习系统时将会遇到的主要问题,给出如何巧妙构造一个复杂的机器学习系统的建议.6.4 Building a Spam Classifier6.4.1 Prioritizing What to Work On首先是在设计机器学习系统时需要着重考虑什么问题.以垃圾邮件分类为例.1.确定用监督学习的方法进行学习和预测.2.确定关于邮件的特征.关于挑选特征,实际工作中,是遍历整个训练集,选出出现次数…

这章的内容对于设计分析假设性能有很大的帮助,如果运用的好,将会节省实验者大量时间. Machine Learning System Design6.1 Evaluating a Learning Algorithm6.1.1 Deciding What to Try Next机器学习诊断法:一种测试法,通过执行这种测试,能够深入了解某种算法是否有用.诊断法也会告诉你,要想改进一种算法的效果需要什么样的尝试.能够判断一种学习算法能不能work,并且改善该算法性能的一个测试. 诊断法的执行和实现是需…

9 Anomaly Detection9.1 Density Estimation9.1.1 Problem Motivation异常检测(Density Estimation)是机器学习常见的应用,主要用于非监督学习,但在某些方面又类似于监督学习.异常检测最常见的应用是欺诈检测和在工业生产领域. 具体来说工业生产飞机发动机的例子:这个的特征量假设只有2个,对于不同训练集数据进行坐标画图,预测模型p(x)和阈值ε.对于一个新的测试用例xtest,如果p(xtest)<ε,就预测该实例出现错误:否…

8 Unsupervised Learning8.1 Clustering8.1.1 Unsupervised Learning: Introduction集群(聚类)的概念.什么是无监督学习:对于无标记无关联标记的数据,要求算法分析出数据的结构.什么是聚类:将未加标签的数据分成有紧密关系的子集或者簇. 做道题: ABC 8.1.2 K-Means Algorithm讨论什么是K均值以及K均值的使用.K均值算法是一种迭代的聚类方法. 用图来展示K均值更加直观:1.因为本例要将数据分为2类,所以要…

(上接第二章) 4.3.1 KMeans 算法流程 算法的过程如下: (1)从N个数据文档随机选取K个文档作为质心 (2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 (3)重新计算已经得到的各个类的质心 (4)迭代(2)~(3)步直至新的质心与原质心相等或者小于指定阀值,算法结束. 4.3.2 辅助函数 (1)文件数据转为矩阵:file2matrix def file2matrix(path,delimiter): recordlist = [] fp = open(pat…

1.请求的处理参数—上下文对象HttpContext 1) 针对每一次请求,ASP.NET将创建一个处理这次请求所使用的HttpContext对象实例,这个对象实例将用来在ASP.NET服务器的处理过程中传递所需要的参数,在请求到达ASP.NET服务器之后,这个对象将被创建出来,再一次请求处理之后,这个对象将被丢弃掉,由于在大多数的处理环节都需要用到这个对象,因此,HttpContext类中还提供了一个名为Current的静态属性,以便于在处理过程中,不需要通过方法的参数而直接取得当前的上下文对…

1.虚拟机WMware 通过镜像安装CentOS 7系统(自行百度操作 虚拟机+镜像+安装一套都有) //安装时需要配置网络 //root设置密码   即为登录系统的账号和密码 2. C++ 环境设置  //yum指令是真的好用 //安装gcc yum install gcc-c++ //查看gcc安装版本(验证是否安装成功) gcc -v //创建并编写test.cpp vim test.cpp //按A键  Insert #include<iostream> int main() { st…

原文地址: http://www.cnblogs.com/NickQ/p/8870423.html 1.shell下没有变量类型和定义的概念. 变量直接使用不用定义 所有值都视为字符串. 在对变量取值都需要加$ 行注释为 # 在shell中,算术运算,执行加减除 例如: var1=5 var2=2 total=`expr $var1+$var2` $ 是取变量值运算符 ` 是命令置换符,将expr \(var1+\)var2执行结果赋值给total expr 是做数学运算的命令 shell中,算…

测试环境: [root@nmserver-7 ~]# uname -aLinux nmserver-7.test.com 3.10.0-514.el7.centos.plus.i686 #1 SMP Wed Jan 25 12:55:04 UTC 2017 i686 i686 i386 GNU/Linux[root@nmserver-7 ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release 7.3.1611 (AltArch) [root@nmserver-7 ~…

原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NjMzMzE2MA==&mid=2451733443&idx=2&sn=6d01721c55d486df3efaa21dace9de6a&chksm=b13c08c4864b81d23a09f15abe703249d76019c9886509d4d1b73f7d8dd99717d8fee7dc7d91&mpshare=1&scene=1&srcid=&sha…

课程链接:http://video.jessetalk.cn/course/explore 良心课程,大家一起来学习哈! 任务9:配置介绍 命令行配置 Json文件配置 从配置文件文本到c#对象实例的映射 - Options 与 Bind 配置文件热更新 框架设计:Configuration 任务10:命令行配置 新建项目CommandLineSample--控制台应用(.NET Core) 管理NuGet程序包--下载microsoft.aspnetcore.all 传入参数 using Sy…

学习好shell编程是很有用的,可以使用shell脚本轻巧地完成有趣的工作. 本文地址:http://www.cnblogs.com/yhLinux/p/4047516.html 1. Bash实例,作者:Daniel Robbins (drobbins@gentoo.org), 总裁兼 CEO, Gentoo Technologies, Inc. 此文共分三个部分,从介绍简单的系统变量开始,一步步讲解bash编程的基本要点,非常适合想短期入门的读者. 第一部分:http://www.ibm.c…

擦,刚刚写的没保存都丢了,郁闷中~~~~ 简单重写 1什么是TFTP .安装TFTP(TFTP(Trivial File Transfer Protocol,简单文件传输协议)是TCP/IP协议族中的一个用来在客户机与服务器之间进行简单文件传输的协议,提供不复杂.开销不大的文件传输服务.端口号为69.)TFTP是一个传输文件的简单协议,它基于UDP协议而实现,但是我们也不能确定有些TFTP协议是基于其它传输协议完成的.此协议设计的时候是进行小文件传输的.因此它不具备通常的FTP的许多功能,它只能…

导出选中的一个图片,比如这里我们选中background,然后点击软件的右下角,可以设置导出的尺寸: 然后添加1倍,2倍,3倍的尺寸,因为在ihpne6之后就需要这三个尺寸倍数的UI,以适应不同设备的分辨率. 点击Export Background就可以新建文件夹并导出了: 我突然很想知道PS能不能导出三个尺寸的图片.  将这三个同名的不同尺寸的三个图片直接拖进xcode的images.xcassets: 然后添加一个table的列表和一个push连接的一个新添加的View Controller…

1.socket套接字: socket起源于Unix,而Unix/Linux基本哲学之一就是“一切皆文件”,都可以用“打开open –> 读写write/read –> 关闭close”模式来操作.Socket就是该模式的一个实现,socket即是一种特殊的文件,一些socket函数就是对其进行的操作(读/写IO.打开.关闭).     说白了Socket是应用层与TCP/IP协议族通信的中间软件抽象层,它是一组接口.在设计模式中,Socket其实就是一个门面模式,它把复杂的TCP/IP协议族…

Java运行时内存区域 Java虚拟机在运行Java程序的时候会将它所管理的内存区域划分为多个不同的区域.每个区域都有自己的用途,创建以及销毁的时间.有的随着虚拟机的启动而存在,有的则是依赖用户线程来启动和销毁. 程序计数器 程序计数器是一块很小的区域,可以看做是用来表示线程所执行到字节码的某一行的行号指示器. 在Java虚拟机中,多线程是线程之间轮流切换并分配处理器的执行时间来实现的,为了线程切换之后能够继续回到之前的代码行继续执行,所以每个线程都有一个“线程私有”的程序计数器. 如果线程正在…

1.连接 mongodb默认端口是:27017,因此我们连接mongodb:$mongodb = new Mongo('localhost') 或者指定IP与端口 $mongodb = new Mongo('192.168.127.1:27017') 端口可改变 若mongodb开启认证,即--auth,则连接为: $mongodb = new Mongo('root:w888168@localhost:27017'); 2.选择数据库 $db = $mongodb->selectDBs('db…

Lua中的8中基础类型:nil(空).boolean(布尔).number(数字).string(字符串).userdata(自定义类型).function(函数).thread(线程)和table(表).函数type可返回一个值的类型.2.1 nil(空)nil表示一种“无效值(non-value)”的情况.2.2 boolean(布尔)boolean类型有来两个可选值:false和true.2.3 number(数字)number类型用于表示实数.2.4 string(字符串)“[[”和“]…

面向对象编程强调的是程序如何表示数据.使用 OOP 方法解决编程问题的第一步是根据它与程序之间的接口来描述数据,从而指定如何使用数据.然后,设计一个类来实现该接口.一般来说,私有数据成员存储信息,公有成员函数(又称为方法)提供访问数据的唯一途径.类将数据和方法组合成一个单元,其私有性实现数据隐藏.通常,将类声明分成两部分组成,这两部分通常保存在不同的文件中.类声明(包括由函数原型表示的方法)应放到头文件中.定义成员函数的源代码放在方法文件中.这样便将接口描述与实现细节分开了.从理论上说,只需知道…

日志 20170410 Coursera机器学习 2017.11.28 update deeplearning 台大的机器学习课程:台湾大学林轩田和李宏毅机器学习课程 Coursera机器学习 Week 5: Neural Networks: Learning 本来上周开始该学习这个内容,也是先提交了作业,今天才来看看具体的代码:感觉这个课程本身对基础巩固很好.没有连续学习感觉有些有点忘了,最终的目的是自己能够推导这个内容. 本来想跟着学习搞个电子证书的,结果申请的到期时间是2017.3.31;…

第五章 异常Exception [学习笔记] [参考:JDK中文(类 Exception)] java.lang.Object java.lang.Throwable java.lang.Exception java.lang.RuntimeException (unchecked异常都是RuntimeException或者它的子类) java.lang.ArithmeticException [笔记] 1.异常(Exception)的定义,意义和用法 为了能优雅的处理异常情况(在出现异常情况后…

Lecture 16 Recommender Systems 推荐系统 16.1 问题形式化 Problem Formulation 在机器学习领域,对于一些问题存在一些算法, 能试图自动地替你学习到一组优良的特征.通过推荐系统(recommender systems),将领略一小部分特征学习的思想. 假使有 5 部电影,3部爱情片.2部动作片.  4 个用户为其中的部分电影打了分.现在希望构建一个算法,预测每个人可能给没看过的电影打多少分,以此作为推荐的依据. 下面引入一些标记:nu     …

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述 本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索…

推荐系统(Recommender Systems) 问题阐述(Problem Formulation) 将 推荐系统 纳入这门课程来讲有以下两个原因: 第一.仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用.在过去几年,我偶尔访问硅谷不同的技术公司,我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天,我常问他们,最重要的机器学习的应用是什么,或者,你最想改进的机器学习应用有哪些.我最常听到的答案是推荐系统.现在,在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统.因此,如果你考虑网站像Amazon,或Netflix或Eba…

最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by…