转载链接:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/17/2964858.html 在上一讲Deep learning:五(regularized线性回归练习)中已经介绍了regularization项在线性回归问题中的应用,这节主要是练习regularization项在logistic回归中的应用,并使用牛顿法来求解模型的参数.参考的网页资料为:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/…

前言: 在上一讲Deep learning:五(regularized线性回归练习)中已经介绍了regularization项在线性回归问题中的应用,这节主要是练习regularization项在logistic回归中的应用,并使用牛顿法来求解模型的参数.参考的网页资料为:http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/DocumentPage.php?course=DeepLearning&doc=exercises/ex5/ex5.html.要解决的…

转载:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/16/2963919.html 牛顿法:http://blog.csdn.net/xp215774576/article/details/45974081 http://blog.csdn.net/luoleicn/article/details/6527049 前言: 本节来练习下logistic regression相关内容,参考的资料为网页:http://openclassroom.…

转载链接:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2013/03/17/2964515.html 前言: 本节主要是练习regularization项的使用原则.因为在机器学习的一些模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少的话,这样训练出来的模型很容易产生过拟合现象.因此在模型的损失函数中,需要对模型的参数进行“惩罚”,这样的话这些参数就不会太大,而越小的参数说明模型越简单,越简单的模型则越不容易产生过拟合现象.本文参考的资料参考网页:http:…

Windows核心编程 第六章 线程基础 欢迎转载 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/cuish/p/3145214.html 1. 线程的组成 ①    一个是线程的内核对象,操作系统用它管理线程.系统还用内核对象来存储线程统计信息 ②    一个线程栈,用于维护线程执行时所需的所有函数参数和局部变量. 线程 == 内核对象 + 线程栈; 进程是有惰性的,CPU调度是线程,进程永远不会被调度,进程好比一个公司,线程就是每个干活的业务部门. 进程可以看作是线程的容器(…

实在对不起原作者,为了不把文章淹没在 转载的海洋里.... 原文链接:     http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/09/26/2704046.html 参考资料 下面是这2天找到的一些比较好的Kinect相关资料: Heresy系列文章: http://kheresy.wordpress.com/index_of_openni_and_kinect/comment-page-5/ kinect和openNI学习资料汇总 OpenCV…

博客内容取材于:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html 参考资料: UFLDL wiki UFLDL Stanford tornadomeet博客整理得很好,欣赏这样的学习态度. 该博客基本取材于UFLDL,在两者取舍间还是选择按照tornadomeet博客的剧本走一遍. 因为大部分概念都已熟知,在此过一遍的意义在于查缺补漏,巩固基础. 该博客年初发现,如今我也有了这样的“博客导航”,这便是正能量的传播…

博客内容取材于:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html Deep learning:六(regularized logistic回归练习) Deep learning:五(regularized线性回归练习) Deep learning:四(logistic regression练习) Deep learning:三(Multivariance Linear Regression练习) Deep lea…

转载:https://blog.csdn.net/jaryguo/article/details/53021923 转载:https://www.cnblogs.com/miantest/p/7289694.html 转载:https://www.cnblogs.com/joshua317/p/8670923.html 转载:https://www.cnblogs.com/woaixuexi9999/p/9247705.html(Fiddler配置教程) 用libcurl在项目开发过程中,调试阶…

一.问题 问题1 场景:如果你未来的丈母娘要求你,第1天给她1分钱,第2天给2分钱,第3天给4分钱,以此类推,每天给前一天的2倍,给1个月(按30天)算就行.问:第30天给多少钱,总共给多少钱? 问题2 场景:如果有两份工作. 第1份:第1天给你1分钱,第2天给你2分钱,第3天给你4分钱,以此类推,每天给前一天的2倍,给1个月(按30天). 第2份:一个月给你10万工资.问:哪份工资高?给你选择的话,你要第1份还是第2份? 二.相关热搜关键词 1天1分钱翻倍累计到三十天后多少钱 1天1分钱第二天…