花了三天完成了Cousera上的Learning how to learn的课程,由于未完成批阅他人作业,所以分不是很高,但是老师讲的课程非常的好,值得一听: 课程的笔记: 我们的一生是一个不断接触和学习新事物的过程.了解大脑是如何运转的,学习如何学习可以帮助我们提高学习效率,减少学习时的焦虑,从而改善生活的质量,最终走上人生巅峰. Focused Mode vs Diffuse Mode Focused Mode和Diffuse Mode是什么 Focused Mode可以让大脑有意识的专注在…

add by zhj: 工作中提高自己水平的最重要的一点是——快速的学习能力.这篇文章就是探讨这个问题的,掌握了快速学习能力的规律,你自然就有了快速学习能力了. 原文:Learning How to Learn学习笔记 强力推荐的Coursera课程 “learning how to learn”. 这门课的一个主要观点是 diffuse mode thinking (如常规的身体锻炼) 对提高思考和学习能力有很大帮助.我实践了一两个月,感觉效果很好.工作中遇到的问题都更容易梳理解决.我们目标只…

Introduction 这是 UCSD 开设在 Coursera 上的课程 Learning How to Learn 的课程笔记.这门课程主要基于神经科学和认知心理学的一些研究成果讲述高效学习的理论和技巧,涉及了大脑的记忆机制.拖延的成因和应对方式,以及许多关于学习抽象复杂知识的小技巧. 由于时间有限,我只看了视频和通过了所有的 Quiz.Optional Assignment 和参考文献里的内容需要花费数倍的时间去仔细研究.尽管如此我依然感觉获益匪浅,故决定将笔记公开造福大家. 文中几乎所…

Jan 8, 2015 • vancexu Learning How to Learn: Powerful mental tools to help you master tough subjects 是 University of California, San Diego 在coursera上开放的一门公开课, Whether you are an outstanding or a struggling student, "Learning How to Learn" will g…

Linux内核分析第一次学习报告 学生 黎静 学习内容 1.存储程序计算机工作模型 冯诺依曼体系结构:核心思想为存储程序计算机. CPU抽象为for循环,总是执行下一条指令,内存保存指令和数据,CPU来解释和执行这些指令. API:应用程序编程接口(程序员与计算机的接口界面) ABI:二进制接口,指令编码(程序员与CPU的接口界面) 2.X86汇编 1.寄存器 (1)通用寄存器 (2)段寄存器: (3)标志寄存器 2.计算机的汇编指令 (1)movl指令: 寄存器寻址,寄存器模式,以%开头的寄存…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————04.朴素贝叶斯分类(bayes) 关键字:朴素贝叶斯.python.源码解析作者:米仓山下时间:2018-10-25机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####…

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上非常大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.详细引用的资料请看參考文献.详细的版本号声明也參考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分详细的參考资料并没有详细相应.假设某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删…

学习Access数据库的报告 一.前言 一开始我对access一窍不通,甚至不知道它是干什么的,后来经过网上资料的查阅对它略有了解.microsoft office access是由微软发布的关联式数据库管理系统.它结合了 microsoft jet database engine 和 图形用户界面两项特点,是一种关系数据库工具.它在很多地方得到广泛使用,例如小型企业,大公司的部门,和喜爱编程的开发人员专门利用它来制作处理数据的桌面系统.它也常被用来开发简单的web应用程序． 但是它也有优点和缺…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————09.利用PCA简化数据 关键字:PCA.主成分分析.降维作者:米仓山下时间:2018-11-15机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/machinelearn…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集 关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————07.使用Apriori算法进行关联分析 关键字:Apriori.关联规则挖掘.频繁项集作者:米仓山下时间:2018-11-2机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————06.k-均值聚类算法(kMeans)学习笔记 关键字:k-均值.kMeans.聚类.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbh…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————05.Logistic回归 关键字:Logistic回归.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-26机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharri…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————03.决策树原理.源码解析及测试 关键字:决策树.python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-24机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.com:pbharrin/ma…

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————02.k-邻近算法(KNN) 关键字:邻近算法(kNN: k Nearest Neighbors).python.源码解析.测试作者:米仓山下时间:2018-10-21机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiong…

<Linux内核分析>第二周学习报告 ——操作系统是如何工作的 姓名:王玮怡  学号:20135116 第一节 函数调用堆栈 一.三个法宝 二.深入理解函数调用堆栈 三.参数传递与局部变量 1.根据C代码获得反汇编代码 先通过gcc -g生成test.c的可执行文件test,然后使用objdump -S获得test的反汇编文件. 2.函数参数的存储和调用传递方式 (1)参数存储 x+y: move 0xc(%ebp),%eax add 0x8(%ebp),%eax %eax用于函数返回 (2)…

<Linux内核分析>第三周学习报告                                    ——构造一个简单的Linux系统MenuOS 姓名:王玮怡  学号:20135116 第一节 Linux内核源代码简介 Linux内核源代码(重点关注arch/x86目录下的代码) 1.linux-3.18.6/init中存储很多内核启动相关的代码,其中main.c中的代码为整个内核启动的起点 2.main.c中,start_kernel函数相当于普通C程序的main函数,内核开始初始化…

<Deep Learning>(深度学习)中文版开放下载   <Deep Learning>(深度学习)是一本皆在帮助学生和从业人员进入机器学习领域的教科书,以开源的形式免费在网络上提供, 这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow.Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造. 书籍原版英文目录: Deep Learning Table of Contents Acknowledgements Notation 1 Introduction…

1.<Java程序设计>第1周学习报告 1.本周学习报告 关键字:Java的发展.Java语言的特点.JDK.JRE.JVE.Java开发工具.Java环境配置.Java是一种面向对象的程序语言,它具有跨平台性,可移植性等优点,所以由Java语言编写的程序可以更好的在不同的设备,系统上运行.JDK是Java开发人员所使用的一组工具,它包含了JRE,JRE又包含了JVM.我们安装完JDK后还要进行环境变量的配置,才能编译运行Java程序.Jave还可以用记事本,notepad++,eclipse…

domain adaptation(域适配)是一个连接机器学习(machine learning)与迁移学习(transfer learning)的新领域.这一问题的提出在于从原始问题(对应一个 source data distribution)学习到的模型能够很好地适应一个与之相不同的目标问题(对应一个 target data distribution).比如垃圾邮件过滤问题(spam filtering problems). 1. 数学描述 X:input space(description…

接口API设计学习报告 15331023 陈康怡 什么是API? API即Application Programming Interface.API是一种通道,负责一个程序与另一个程序的沟通.而对于web端开发而言,API可以理解为前后端协商好的交互规范.前端根据API规范发送请求,后端根据API规范响应请求.通过API可以实现前后端分离.一个好的API可以让前后端的开发人员各司其职,专注于深耕自己的领域. 为什么前后端要分离? 传统的MVC模型 传统的MVC模型是非常好的协作模式,Contro…

秦曾昌人工智能课程---7.决策树集成学习Tree Ensembles 一.总结 一句话总结: 其实机器模型减少variance的比较好的方式就是 多个模型取平均值 1.CART是什么? classification and regression tree 2.决策树模型的本质是什么? divide the input space into a few regions 3.我们如何用决策树去做预测? 信息不同属性按重要性依次下分:先划分x1的范围,这就形成了一个二叉树分支,再划分x2的范围,就形…

<Explaining and harnessing adversarial examples> 论文学习报告 组员:裴建新   赖妍菱    周子玉 2020-03-27 1 背景 Szegedy有一个有趣的发现:有几种机器学习模型,包括最先进的神经网络,很容易遇到对抗性的例子.所谓的对抗性样例就是对数据集中的数据添加一个很小的扰动而形成的输入.在许多情况下,在训练数据的不同子集上训练不同体系结构的各种各样的模型错误地分类了相同的对抗性示例.这表明,对抗性例子暴露了我们训练算法中的基本盲点.…

Learning Memory-guided Normality代码学习笔记 记忆模块核心 Memory部分的核心在于以下定义Memory类的部分. class Memory(nn.Module): def __init__(self, memory_size, feature_dim, key_dim, temp_update, temp_gather): super(Memory, self).__init__() # Constants self.memory_size = memory_…

catalogue . 引言 . 感知器及激活函数 . 代价函数(loss function) . 用梯度下降法来学习-Learning with gradient descent . 用反向传播调整神经网络中逐层所有神经元的超参数 . 过拟合问题 . IMPLEMENTING A NEURAL NETWORK FROM SCRATCH IN PYTHON – AN INTRODUCTION 0. 引言 0x1: 神经网络的分层神经元意味着什么 为了解释这个问题,我们先从一个我们熟悉的场景开始说…

知识点 1. Relu(Rectified Liner Uints 整流线性单元)激活函数:max(0,z) 神经网络中常用ReLU激活函数,与机器学习课程里面提到的sigmoid激活函数相比有以下优点: 1.simoid激活函数具有饱和性,通常不适用simoid作为激活函数 2.ReLU的收敛速度更快 2.常见监督学习应用场景 3.结构化数据与非结构化数据 结构化数据,结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据.一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,…

这里是斯坦福大学机器学习网络课程的学习笔记. 课程地址是:https://class.coursera.org/ml-2012-002/lecture/index 课程资料百度网盘分享链接:https://pan.baidu.com/s/1VUA6hC0ouPCTnhaz8E3LPA : 这位是致力于online course的可爱的andrew老师 1.机器学习介绍 2.有监督学习 (superised learning algorithm) 2.1.线性回归问题 (linear regres…

<Learning Spark>这本书算是Spark入门的必读书了,中文版是<Spark快速大数据分析>,不过豆瓣书评很有意思的是,英文原版评分7.4,评论都说入门而已深入不足,中文译版评分8.4,评论一片好评,有点意思.我倒觉得这本书可以作为官方文档的一个补充,刷完后基本上对Spark的一些基本概念.码简单的程序是没有问题的了.这本书有一个好处是它是用三门语言写的,Python/Java/Scala,所以适用性很广,我的观点是,先精通一门语言,再去学其他语言.由于我工作中比较常用…

在DeepLearning的文章中有看到end2end一次,作者们似乎都比较喜欢这个end2end learning的方式.那么到底啥是end2end? 找了一下相关论文,没找到专门讲这个概念的,看来应该不是很严格定义的一个说法. 那就搬运一下Quora上的提问和回答吧. 问题:https://www.quora.com/What-is-end-to-end-learning-in-machine-learning 回答1: 论文<End to End Learning for Self-Dri…