ng-学习笔记1】的更多相关文章

1.监督学习(supervised learning)&非监督学习(unsupervised learning) 监督学习:处理具有若干属性且返回值不同的对象.分为回归型和分类型:回归型的返回值是连续的,分类型的返回值是离散的. 非监督学习:将具有若干属性的相同对象分为不同的群体. 2.线性回归模型(监督学习) 2.1 一些符号 m——训练样本数目 x——输入变量 y——输出变量 (x,y)——一个训练样本 (x(i),y(i))——第i个训练样本 h——假设(hypothesis)——预测函数…
Deap Learning(Ng) 学习笔记 author: 相忠良(Zhong-Liang Xiang) start from: Sep. 8st, 2017 1 深度学习概论 打字太麻烦了,索性在吴老师的 text note 上直接标注,写出自己的总结和心得. 每一节,我都会用数字标出核心内容,数字序号有时候表达前后知识的连贯性,有时候仅仅表达孤立的知识点. 加油了,相!…
Linux学习笔记 请切换web视图查看,表格比较大,方法:视图>>web板式视图 博客园不能粘贴图片吗 http://wenku.baidu.com/view/bda1c3067fd5360cba1adb7d 目录 Linux学习笔记... 1 请切换web视图查看,表格比较大,方法:视图>>web板式视图... 1 1.      常用命令... 3 1.1文件处理命令... 3 1.2权限管理命令... 8 1.3文件搜索命令... 12 1.4帮助命令... 19 1.5压…
前言:这只是我的一个学习笔记,里边肯定有不少错误,还希望有大神能帮帮找找,由于是从小白的视角来看问题的,所以对于初学者或多或少会有点帮助吧. 1:人工全连接神经网络和BP算法 <1>:人工神经网络结构与人工神经网络可以完美分割任意数据的原理: 本节图片来源于斯坦福Andrew Ng老师coursea课件(此大神不多介绍,大家都懂) 在说明神经网络之前,先介绍一下神经网络的基础计算单元,感知器. 上图就是一个简单的感知器,蓝色是输入的样本,g(z)是激活函数,z=x1*w1+-,a=g(z) 这…
声明:单纯作为我自己的学习笔记,纯是为了自己学习,上面的话都是从各处粘贴,如有冒犯,请原谅我这个小菜鸟~ AngularJS使用了不同的方法,它尝试去补足HTML本身在构建应用方面的缺陷. 使用双大括号{{}}语法进行数据绑定: 使用DOM控制结构来实现迭代或者隐藏DOM片段: 支持表单和表单的验证: 能将逻辑代码关联到相关的DOM元素上: 能将HTML分组成可重用的组件.   AngularJS主要考虑的是构建CRUD应用.(增加Create.查询Retrieve.更新Update.删除Del…
第一篇博客:linux学习笔记1-ubuntu的安装与基本设置 之中,已经介绍了如何安装linux操作系统,以及一些基本的设置修改. 本篇博客主要介绍linux中的一些常用的终端命令 ============================================== 启用和禁用触摸盘  sudo rmmod psmouse 禁用触摸盘 sudo modprobe psmouse 启用触摸盘 ============================================== 连…
https://my.oschina.net/cokolin/blog/526911 摘要: 本文首发于 blog.csdn.net/vipshop_ebs/article/details/39472873 作者为本人,只是该博客暂停维护转到 OSC 了. 本文主要讲 AngularJS 的表单验证,Demo页面我使用 Bootstrap3.2.0 作为前端显示框架,同时引入了jQuery1.11.1,AngularJS 为刚刚新发布的1.2.25. 在新的项目中巧妙地接触到了Google提供的…
  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…
  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…
  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…