第一周第二部分 coursera.org

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即使J(,)=,也不能是完美估计,因为其他数据可能存在误差取任何颜色并沿着“圆”走,就可以得到相同的成本函数值,右图三个点的J(,)相同越靠近圆心,J(,)越小梯度下降算法可以将代价函数J()最小化 . J(,)改变1,2来最小化J(,) 梯度下降算法不一定可以找到全局最小值事实证明用于线性回归的代价函数,总是下图所示的这样一个弓形的样子. 对于线性回归的代价函数是没有局部最优解的,只有全局最优解矩阵的维度:行数×列数矩阵运算矩阵和标量相加 : 矩阵里的每个元素都要加上这个标量…

python mooc 3维可视化<第一周第二&三单元>

小结: 创建数据对象 structuredGrid grid 使用contourfilter con PolyDataMapper m Actor a 使用 MaskPoint3D mask glyph3D glyph 同上生成数据生成Actor 交给Renderer 放在Renderwindow中显示管线与数据加载 pipline 分为两种一种可视化管线 Visualization Pipeline 原始数据->图形数据图形管线 Graphics Pipeline 图形数据->…

《C语言程序设计基础1》第二学期第一周学习总结

**<C语言程序设计基础1>第二学期第一周学习总结一. 本周学习内容总结一维数组,了解了一维数组的定义(定义一个数组,需要明确数组变量名,数组元素的类型和数组大小,即数组中元素的数量) 一维数组定义的一般形式为:类型名,数组名[数组长度] 类型名指定数组中每个元素的类型:数组名是数组变量的名称,是一个合法的标识符: 数组长度是一个整型常量表达式,设定数组的大小.数组是一些具有相同类型的数据的集合,数组中的数据按照一定的顺序排列存放.同一数组中的每个元素都具有相同的数据类型,有统一的标识符及…

吴恩达《深度学习》-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-第一周：深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) -课程笔记

第一周:深度学习的实践层面 (Practical aspects of Deep Learning) 1.1 训练,验证,测试集(Train / Dev / Test sets) 创建新应用的过程中,不可能从一开始就准确预测出一些信息和其他超级参数,例如:神经网络分多少层:每层含有多少个隐藏单元:学习速率是多少:各层采用哪些激活函数.应用型机器学习是一个高度迭代的过程. 从一个领域或者应用领域得来的直觉经验,通常无法转移到其他应用领域,最佳决策取决于所拥有的数据量,计算机配置中输入特征的数量,…

吴恩达《深度学习》-课后测验-第二门课 (Improving Deep Neural Networks:Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization)-Week 1 - Practical aspects of deep learning（第一周测验 - 深度学习的实践）

Week 1 Quiz - Practical aspects of deep learning(第一周测验 - 深度学习的实践) \1. If you have 10,000,000 examples, how would you split the train/dev/test set? (如果你有 10,000,000 个样本,你会如何划分训练/开发/测试集?) [ ]98% train . 1% dev . 1% test(训练集占 98% , 开发集占 1% , 测试集占 1%) 答案…

第一周总结笔记 / 斯坦福-Machine Learning-Andrew Ng

课程主页:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome 收集再多的资料也没用,关键是要自己理解总结,做笔记就是一个归纳总结的过程,把自己理解的核心逻辑记录下来,供以后回顾. 千万不要把一些自己没理解归纳的材料摘抄下来当做笔记,这样你等于没学,下次看笔记还是陌生的,这样的笔记毫无意义. 第一周完整字幕:http://www.cnblogs.com/leezx/p/5619914.html 这个课程是好,非常有必要全部学完,…