对数据可视化比较有兴趣,因此最近在看coursera上伊利诺伊大学香槟分校的数据可视化课程,做了一些笔记. 1. 定义 Data visualization is a high bandwidth connection between data on a computer system and a human brain, facilitated by visual communication. 2. 特征 洞悉数据,通过对数据的深入观察来帮助做进一步的决策,为后续探索研究提供进一步的假设. 3…

Learn how humans work to create a more effective computer interface 三种reasoning的方式  Deductive Reasoning (演绎推理): Basically drawing a conclusion based on the data. Inductive Reasoning (归纳推理): If something is ture for x, then it's true for x+1; if it's…

2-D Graphics vector graphics : the graphics that used for drawing shapes with vertices, strokes and fills. raster graphics (光栅图形): a rectilinear ray of pixels and these pixels are assigned colors and by assigning. 一般用vector graphic去描绘点或者线:raster grap…

操作系统学习笔记----进程/线程模型----Coursera课程笔记 进程/线程模型 0. 概述 0.1 进程模型 多道程序设计 进程的概念.进程控制块 进程状态及转换.进程队列 进程控制----进程创建.撤销.阻塞.唤醒.... 0.2 线程模型 为什么引入线程 线程的组成 线程机制的实现 用户级线程.核心级线程.混合方式 1. 进程的基本概念 1.1 多道程序设计 允许多个程序同时进入内存运行,目的是为了提高CPU系统效率 1.2 并发环境与并发程序 并发环境: 一段时间间隔内,单处理器上…

目录 Representation Feature Engineering Mapping Raw Data to Features Mapping numeric values Mapping categorical values Sparse Representation Glossay Qualities of Good Features Avoid rarely used discrete feature values Prefer clear and obvious meanings…

linux内核分析课程笔记(一) 冯诺依曼体系结构 冯诺依曼体系结构实际上就是存储程序计算机. 从两个层面来讲: 从硬件的角度来看,冯诺依曼体系结构逻辑上可以抽象成CPU和内存,通过总线相连.CPU上有一些寄存器,IP(Instruction Pointer)是一个指针,总是指向内存的某一块区域CS(Code Segment),CPU即从IP指向的地址取一条指令进行执行,执行完之后IP自增1,加到下一条指令(逻辑意义上的1,因为有些指令系统是变长指令) 从程序员的角度来看,存储程序计算机.CPU…

笔记总结,各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归&正规公式) Andrew Ng机器学习课程笔记--week3(逻辑回归&正则化参数) Andrew Ng机器学习课程笔记--week4(神经网络) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(上)(神经网络损失函数&反向传播算法) Andrew Ng机器学习课程笔记--week5(下)(…

Andrew 机器学习课程笔记 完成 Andrew 的课程结束至今已有一段时间,课程介绍深入浅出,很好的解释了模型的基本原理以及应用.在我看来这是个很好的入门视频,他老人家现在又出了一门 deep learning 的教程,虽然介绍的内容很浅,毕竟针对大部分初学者.不管学习到什么程度,能将课程跟一遍,或多或少会对知识体系的全貌有一个大致的理解.如果有时间的话,强烈建议跟完课程的同时完成各项作业.但值得注意的是,机器学习除了需要适当的数理基础之外,还是一门实践科学,只有通过不断的深入积累才能有更好…

深度学习课程笔记(十五)Recurrent Neural Network 2018-08-07 18:55:12 This video tutorial can be found from: Youtube  Issue: 传统方法中,当你的训练数据中,没有那么丰富的 training data,那么可能会导致部分数据的预测为 0,如上图所示.为了不让它变成 0,所以,我们给它一个非常小的 value,如:0.0001.但是这种给定的低概率的 value,是相当不准确的. 所以,我们想能否有一种…

深度学习课程笔记(十四)深度强化学习 ---  Proximal Policy Optimization (PPO) 2018-07-17 16:54:51  Reference: https://blog.openai.com/openai-baselines-ppo/ Code: https://github.com/openai/baselines Paper: https://arxiv.org/pdf/1707.06347.pdf Video Tutorials: https://ww…