CS229 笔记06 朴素贝叶斯 事件模型 事件模型与普通的朴素贝叶斯算法不同的是,在事件模型中,假设文本词典一共有 \(k\) 个词,训练集一共有 \(m\) 封邮件,第 \(i\) 封邮件的词的个数为 \(n_i\) ,则 \(x^{(i)} \in \{1,2,\cdots,k\}^{n_i}\) . 此时模型的参数为: \[ \begin{eqnarray*} \phi_{k|y=0}&=&P(x_j=k|y=0)\\[1em] \phi_{k|y=1}&=&P(x…

<30天自制操作系统>笔记(06)——CPU的32位模式 进度回顾 上一篇中实现了启用鼠标.键盘的功能.屏幕上会显示出用户按键.点击鼠标的情况.这是通过设置硬件的中断函数实现的,可以说硬件本身的设计就具有事件驱动的性质,所以软件层面上才有基于事件的消息机制. 但上一篇没有说明中断的来龙去脉,本篇就从头到尾描述一下CPU与此相关的设置问题. Segment 32位的CPU使用32条地址线,能区分232=4G个内存地址.每个内存地址都有1Byte的内容. 分段,就是将4GB的内存分成很多块(blo…

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…

JAVA自学笔记06 1.二维数组 1)格式: ①数据类型[][]数组名 = new 数据类型[m][n]; 或 数据类型[]数组名[]=new 数据类型[m][n]; m表示这个二维数组有多少个一维数组 n表示每个一维数组的元素个数 存储图解: eg:int[][]arr = new int[3][3]; 意义:定义了一个二维数组名为arr,这个二维数组有3个一维数组,名称是arr[0].arr[1].arr[2],每个数组有3个元素,可通过arr[m][n]来访问相应m+1.n+1元素 区分…

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…

CS229 笔记08 Kernel 回顾之前的优化问题 原始问题为: \[ \min_{w,b} \frac{1}{2}||w||^2\\[1.5em] {\text{s.t.}}y^{(i)}\left(w^{\rm T}x^{(i)}+b\right)\geq1 \] 原始问题的对偶问题为: \[ \max_{\alpha}\left\{ \sum_{i=1}^m \alpha_i - \frac{1}{2} \sum_{i,j}^m y{(i)} y^{(j)}\alpha_i \alph…

CS229 笔记07 Optimal Margin Classifier 回顾SVM \[ \begin{eqnarray*} h_{w,b}&=&g(w^{\rm T}x+b)\\[1em] g(z)&=&\begin{cases}1&z\geq0\\[1em]-1&z<0\end{cases}\\[1em] y&\in&\{-1,1\}\\[1em] \hat\gamma^{(i)}&=&y^{(i)}\left(w…

CS229 笔记05 生成学习方法 判别学习方法的主要思想是假设属于不同target的样本,服从不同的分布. 例如 \(P(x|y=0) \sim {\scr N}(\mu_1,\sigma_1^2)\) , \(P(x|y=1) \sim {\scr N}(\mu_2,\sigma_2^2)\) . Gaussian Discriminant Analysis(高斯判别分析) 在这里还是讨论 \(y\in\{0,1\}\) 的二元分类问题, \(P(y)=\phi^y(1-\phi)^{1-y…

CS229 笔记04 Logistic Regression Newton's Method 根据之前的讨论,在Logistic Regression中的一些符号有: \[ \begin{eqnarray*} P(y=1|x;\Theta)&=&h_\Theta(x)=\frac{1}{1+e^{-\Theta^{{\rm T}}x}} \\[1em] P(y|x;\Theta)&=&[h_\Theta(x)]^y[1-h_\Theta(x)]^{1-y} \\[1em]…

CS229 笔记03 局部加权线性回归 Non-Parametric Learning Algorithm (非参数学习方法) Number of parameters grows with the size of sample. (参数的数目随着样本的数目增加而增加.) Locally Weighted Regression (局部加权线性回归) 损失函数的定义为: $ J_\Theta=\sum_i{w^{(i)}(y^{(i)}-\Theta^{{\rm T}}x^{(i)})^2} $…

CS229 笔记02 公式推导 $ {\text {For simplicity, Let }} A, B, C \in {\Bbb {R}}^{n \times n}. $ ​ $ {\bf {\text {Fact.1: }}} \text{If } a \in {\Bbb R}, {\rm tr}a=a $ ​ $ {\bf {\text {Fact.2: }}} {\rm{tr}}A={\rm{tr}}A^{\rm T} $ \[ \begin{eqnarray*} {\rm {tr}}…

iOS学习笔记06—Category和Extension 一.概述 类别是一种为现有的类添加新方法的方式. 利用Objective-C的动态运行时分配机制,Category提供了一种比继承(inheritance)更为简洁的方法来对class进行扩展,无需创建对象类的子类就能为现有的类添加新方法,可以为任何已经存在的class添加方法,包括那些没有源代码的类(如某些框架类). 二.示例 1.声明类别 @interface NSString (CategoryDemo) -(NSNumber*)…

python笔记06 数据类型 上个笔记内容补充 补充 列表 reverse,反转. v1 = [1,2,3111,32,13] print(v1) v1.reverse() print(v1) v1=v1[::-1] sort v1 = [11,22,3111,32,13] print(v1) # v1.sort(reverse=False) # 从小到大(默认) # v1.sort(reverse=True) # 从大到小 # print(v1) 字典 keys/values/items i…

Java:并发笔记-06 说明:这是看了 bilibili 上 黑马程序员 的课程 java并发编程 后做的笔记 5. 共享模型之无锁 本章内容 CAS 与 volatile 原子整数 原子引用 原子累加器 Unsafe 5.1 问题提出 有如下需求,保证 account.withdraw 取款方法的线程安全 interface Account{ // 获取余额 Integer getBalance(); // 取款 void withdraw(Integer amount); /** * 方法…

第六节 Linux系统基础优化 标签(空格分隔):Linux实战教学笔记-陈思齐 第1章 基础环境 第2章 使用网易163镜像做yum源 默认国外的yum源速度很慢,所以换成国内的. 第一步:先备份 mkdir backup mv C* backup/ 第二步:下载163yum源 wget http://mirrors.163.com/.help/CentOS6-Base-163.repo 第三步:清除旧缓存 yum clean all 第四步:创建新缓存 yum makecache 第五步:安…

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第6章:SVM 支持向量机. 支持向量机不是很好被理解,主要是因为里面涉及到了许多数学知识,需要慢慢地理解.我也是通过看别人的博客理解SVM的. 推荐大家看看on2way的SVM系列: 解密SVM系列(一):关于拉格朗日乘子法和KKT条件 解密SVM系列(二):SVM的理论基础 解密SVM系列(三):SMO算法原理与实战求解 解密SVM系列(四):SVM非线性分类原理实验 基本概念 SVM -…

前言 这段时间在公司忙的跟狗似的,但忙的是没多少技术含量的活儿. 终于将AST IR和tree grammar过了一遍,计划明天写完这部分的读书笔记.   内容 1 内部表示AST构建 2 树文法     1 内部表示AST构建 内部表示(intermediate form, IR)的引入理由 分治策略,通常翻译程序语言的工作无法在单一步骤内完成,将其划分为一系列相互关联的步骤,如识别token.填充数据结构(符号表等).提交输出: 有do one thing, do one thing wel…

概述 本文介绍JMS中可能发生消息故障的3个隐患阶段,以及确保消息安全的3种保障机制. 故障分析 在介绍可靠传送的确保机制之前,先分析消息在传送的过程中可能在哪个阶段出现问题. 1.两个跃点 跃点的含义在于消息的持有者发生变化,如发送使消息由Producer持有变成JMS Provider持有.在消息传送的过程中,共有2个跃点: 发送跃点Producer将消息发送到JMS Provider的目的地 接收跃点Consumer从JMS Provider的目的地获取消息 2.三个隐患阶段 在消息传送过…

1. ISO是一个组织,OSI是一个模型. 2. OSI不是协议,是网络体系结构的概念模型 3. OSI参考模型全称为: Open System Interconnection Reference Model(开放式系统互连的参考模型) 来自为知笔记(Wiz)…

写在开头 本篇是小红书笔记的第六篇,也许你会奇怪第六篇笔记才写语法基础,笔者是不是穿越了. 答案当然是没有,笔者在此分享自己的阅读心得,不少人翻书都是从头开始,结果永远就只在前几章. 对此,笔者换了随机阅读的方式,哪章感兴趣了或者想补知识点,再去翻阅对应的章节.当然目录还是要翻的. 工作生活节奏太快,知识太多,时间与知识的增长成反比,求全不如求专,也许不能看完全书,但至少掌握所需知识点. 思维导图是个好东西,一图流. 语法 标识符 由字母,下划线_,美元符号$,数字组成 第一个字符不能是数字 注…

OpenCV 可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征,使其成为图像描述符,这些图像特征可作为图像搜索的数据库:此外可以利用关键点将图像拼接 stitch 起来,组成一个更大的图像.如将各照片组成一个360度的全景照片. 本章节将介绍使用 OpenCV 来检测图像特例,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.本章节选取一些图像,检测它们的主要特征,并通过单应性(homography)来检测这些图像是否存在于另一个图像中. 1 特征检测算法 特征检测和提取算法有很多,OpenCV 中常用的有如下几种:…

在线性回归.逻辑回归.softmax回归中,学习的结果是\(p(y|x;\theta)\),也就是给定\(x\)的条件下,\(y\)的条件概率分布,给定一个新的输入\(x\),我们求出不同输出的概率,我们称这一类学习算法为判别学习算法​(discriminative learning algorithm):这一节,我们介绍另一类学习算法:生成学习算法(generative learning algorithm),在生成学习算法中,我们对\(p(x|y)\)和\(p(y)\)建模,也就是说,我们求…

类型断言: 语法:<目标类型的值>,<布尔参数> := <表达式>.( 目标类型 ) // 安全类型断言<目标类型的值> := <表达式>.( 目标类型 ) //非安全类型断言 x.(T),这里x表示一个接口的类型,T表示一个类型(也可为接口类型).一个类型断言检查一个接口对象x的动态类型是否和断言的类型T匹配. 类型断言分两种情况:第一种,如果断言的类型T是一个具体类型,类型断言x.(T)就检查x的动态类型是否和T的类型相同. 如果这个检查成功…

STM32外部脉冲ETR引脚:TIM1-->PA12;TIMER2-->PA0:TIMER3-->PD2;TIMER4-->PE0… 1.TIM2 PA0计数 配置步骤 ①开启TIM2时钟,配置PA0输入 APB1外设复位寄存器 (RCC_APB1RSTR) APB2外设时钟使能寄存器(RCC_APB2ENR) 置1开启.清0关闭. Eg:RCC->APB1ENR|=1<<0; //使能TIM2时钟  RCC->APB2ENR|=1<<2;  …

本博客为原创:综合 尚硅谷(http://www.atguigu.com)的系统教程(深表感谢)和 网络上的现有资源(博客,文档,图书等),资源的出处我会标明 本博客的目的:①总结自己的学习过程,相当于学习笔记 ②将自己的经验分享给大家,相互学习,互相交流,不可商用 内容难免出现问题,欢迎指正,交流,探讨,可以留言,也可以通过以下方式联系. 本人互联网技术爱好者,互联网技术发烧友 微博:伊直都在0221 QQ:951226918 ---------------------------------…

1.代理模式readMe: 代理设计模式: 是java中常用的设计模式! 特点: .委托类和代理类有相同的接口或者共同的父类! .代理类为委托类负责处理消息,并将消息转发给委托类! .委托类和代理类对象通常存在关联关系! 一个代理类对象与一个委托类对象关联! .代理类本身并不是真正的实现者!而是通过调用委托类的方法, 来实现功能! 按照代理类创建的时机,代理类分为两种: .静态代理:由我们程序猿或者特定的工具自动生成了源代码, 在程序运行之前,.class文件已经存在了! (serviceImp…

简介 在bash脚本编程中,条件结构体使用if语句和case语句两种句式. if语句 单分支if语句 if TEST; then CMD fi TEST:条件判断,多数情况下可使用test命令来实现,返回值为0的话则执行CMD,否则就离开该条件结构体,脚本继续往下执行. [root@c7-server ~]# cat test.sh #!/bin/bash if id zwl &> /dev/null; then echo "User zwl exists." fi [r…

手机端的设计 1.页面说明 2.默认页面===>提交请假单(上面页面双击进入,页面主要编辑区) 2.1默认页面===>提交请假单===>头部区(页面部份主要编辑区01) 2.1.1默认页面===>提交请假单===>头部区===>我的请假记录(点这个按钮将跳转到我的请假记录页面) 2.1.2改变按钮样式说明  2.1.3默认页面===>提交请假单===>头部区===>我的请假记录===>On Click(点击这个按钮跳转到我的请假记录表页面,这里我…

状态机图和活动图在样子比较相似,但状态机图是用来为对象的状态及造成状态改变的事件建模.我们大二学习UML统一建模语言状态机图模块时了解到,UML的状态机图主要用于建立对象类或对象的动态行为模型,描述系统中某一个对象所经历的各个状态.引起状态或活动转移的事件,以及因状态或活动转移而伴随的动作.但在以前的学习过程中,我们并没有学到过"伪状态",后经查阅知:伪状态是指在一个状态机中具有状态的形式,同时具有特殊行为的顶点.它是一个瞬时状态,用于构造转换的细节.当伪状态处于活动时,状态机还没有完…

前面已经介绍了基本的绑定和模板相关知识,接下来就看ko里的数组和模板绑定,数组和模板绑定应该是实际项目中用得比较多的,ko提供了很好的支持. 一.observaleArray 前面的监控属性都是单个对象,用的是ko.observable:有时候后台返回的是一个列表,也就是数组,这个时候就需要用监控数组了.监控数组与监控属性几乎一样,只不过它是一个数组对象,拥有数组的特点.例如:创建一个简单的监控数组: var arr = ko.observableArray(); 也可以开始就进行初始化: ar…