神经网络基本原理 一.神经元模型 图中x1~xn是从其他神经元传来的输入信号,wij表示表示从神经元j到神经元i的连接权值,θ表示一个阈值 ( threshold ),或称为偏置( bias ).则神经元i的输出与输入的关系表示为: 图中 yi表示神经元i的输出,函数f称为激活函数 ( Activation Function )或转移函数 ( Transfer Function ) ,net称为净激活(net activation).若将阈值看成是神经元i的一个输入x0的权重wi0,则上面的式子…

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其…

说到强大的IDE,eclipse肯定是首先会被想到的几个之一,幸运地是,R也能使用它.在http://www.walware.de/goto/statet上有个StatET的插件,专门为R而做,从此R就能在eclipse的平台上享用一切eclipse的功能. 如果机器上没有eclipse,可以在网上JAVA相关的社区找到很多很详细的教程,JRE和R中的rJava包是必需的,建议最好顺便把JDK也装上,eclipse的环境都搭好了,不用JAVA太可惜了,能写R程序的人肯定也能写JAVA程序,R和J…

应用场景:你编写了R代码,每天对提交的数据进行分析,你希望它你吃饭的时候执行完毕,生成图表. 那么你需要安装taskscheduleR的包. 怎么操作,看帮助呗.…

二项分布 | Binomial distribution 泊松分布 | Poisson Distribution 正态分布 | Normal Distribution | Gaussian distribution 负二项分布  | Negative binomial distribution 指数分布 | Exponential Distribution Βeta分布 | beta distribution Βeta二项分布 | Beta-binomial distribution 几何分布…

P122, 这是IQR method课的第一次作业,需要统计检验,x和y是否显著的有线性关系. Assignment 1 1) Find a small bivariate dataset (preferably from your own discipline) and produce a scatterplot (this is easy using any spreadsheet) 2) Use any statistics tool (a calculator, spreadsheet…

本文由 伯乐在线 - Agatha 翻译,唐尤华 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:SUNIL RAY.欢迎加入翻译组. 前言 谷歌董事长施密特曾说过:虽然谷歌的无人驾驶汽车和机器人受到了许多媒体关注,但是这家公司真正的未来在于机器学习,一种让计算机更聪明.更个性化的技术. 也许我们生活在人类历史上最关键的时期:从使用大型计算机,到个人电脑,再到现在的云计算.关键的不是过去发生了什么,而是将来会有什么发生. 工具和技术的民主化,让像我这样的人对这个时期兴奋不已.计算的蓬勃发展也是一样.如今,作…

转自http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/51191386 – 谷歌的无人车和机器人得到了很多关注,但我们真正的未来却在于能够使电脑变得更聪明,更人性化的技术,机器学习. – 埃里克 施密特(谷歌首席执行官) 当计算从大型计算机转移至个人电脑再转移到云的今天,我们可能正处于人类历史上最关键的时期.之所以关键,并不是因为已经取得的成就,而是未来几年里我们即将要获得的进步和成就. 对我来说,如今最令我激动的就是计算技术和工具的普及,从而带…

目录 使用记忆化优化你的 R 代码 R 中的性能优化 R 何时变慢 R 何时变(更)快 R 中的记忆化 何时使用记忆化 使用记忆化优化你的 R 代码 本文翻译自<Optimize your R Code using Memoization>(有删减) https://www.inwt-statistics.com/read-blog/optimize-your-r-code-using-memoization.html 本文介绍如何应用名为"记忆化(Memoization)"…

R 代码积累不定期更新 1.阶乘.递归.reduce.sprintf #NO.1 # 阶乘函数 fact <- function(n){ if(n==0) return(1) #基例在这 else return(n*fact(n-1)) } #1+2!+3!+...+20!的和 #测试 Reduce('+', lapply(1:3,fact)) 结果是9 Reduce('+', lapply(1:20,fact)) #NO.2 #判断101-200之间有多少个素数,并输出所有素数 is.prim…