昨天开始看Ng教授的机器学习课,发现果然是不错的课程,一口气看到第二课. 第一课 没有什么新知识,就是机器学习的概况吧. 第二课 出现了一些听不太懂的概念.其实这堂课主要就讲了一个算法,梯度下降算法.到了教授推导公式的时候感觉有点蒙,不过后来仔细想想,也大概理解了,这个算法并没有想象的晦涩.在这堂课中,梯度下降算法是为了解决线性回归问题的.视频中的例子是给你一堆训练数据,(房子面积和对应房价),如果此时给你一个没有出现过的房子面积数据,您能否给出正确的房价?解决思路是首先要看出来房子面积跟房价之…

Machine Learning(机器学习)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能. 它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳.综合而不是演译. 在过去的十年中,机器学习帮助我们自动驾驶汽车,有效的语音识别,有效的网络搜索,并极大地提高了人类基因组的认识. 在本课中,您将学习最有效的机器学习技术,并获得实践,让它们为自己的工作.更重要的是,你会不仅得到理论基础的学习,而且获…

ng机器学习视频笔记(二) --梯度下降算法解释以及求解θ (转载请附上本文链接--linhxx)   一.解释梯度算法 梯度算法公式以及简化的代价函数图,如上图所示. 1)偏导数 由上图可知,在a点,其偏导数小于0,故θ减去小于0的数,相当于加上一个数.另外,从图上可以看出,在a点不是最佳点,需要继续向右移动,即a需要增加.因此符合要求. 对于在b点,可以同理得到需要减少的结果. 2)学习速率α α表示点移动向最小值点的速率,α取值需要注意. 当值太大,每次移动的距离太长,可能导致在最小值点附…

9.1  代价函数 9.2  反向传播算法 9.3  反向传播算法的直观理解 9.4  实现注意:展开参数 9.5  梯度检验 9.6  随机初始化 9.7  综合起来 9.8  自主驾驶 9.1  代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法: 假设神经网络的训练样本有 m 个,每个包含一组输入 x 和一组输出信号 y,L 表示神经网络层数, 表示每层的 neuron 个数,SL 表示输出层神经元个数 将神经网络的分类定义为两种情况:二类分类和多类分类, 二类分类:=1, y=0 or 1…

1. Gradient Descent(梯度下降) 梯度下降算法是很常用的算法,可以将代价函数J最小化.它不仅被用在线性回归上,也被广泛应用于机器学习领域中的众多领域. 1.1 线性回归问题应用 我们有一个函数J(θ0,θ1),要使其最小化minJ(θ0,θ01): Outline 对θ0,θ1开始进行一些猜测 通常将初θ0,θ1初始化为0 在梯度算法中,要做的就是不停的一点点改变θ0和θ1试图通过这种改变使得J(θ0,θ1)变小,直到找到J的最小值或者局部最小值. 1.2 梯度算法工作原理 现…

上节定义了神经网络中几个重要的常见的函数,最后提到的损失函数的目的就是求得一组合适的w.b 先看下损失函数的曲线图,如下 即目的就是求得最低点对应的一组w.b,而本节要讲的梯度下降算法就是会一步一步地更新w和b 通过公式w’ = w – r * dw 改变w的值 梯度下降算法就是重复的执行上面的公式来不停的更新w的值,新的w的值(w’)等于旧的w减去学习率r与偏导数dw的乘积.r表示学习步进/学习率(learning rate),假设w是10,又假设dw为1,r为4时,那么在第一次梯度下降后,w…

概述   梯度下降法(Gradient Descent)是一个算法,但不是像多元线性回归那样是一个具体做回归任务的算法,而是一个非常通用的优化算法来帮助一些机器学习算法求解出最优解的,所谓的通用就是很多机器学习算法都是用它,甚至深度学习也是用它来求解最优解.所有优化算法的目的都是期望以最快的速度把模型参数θ求解出来,梯度下降法就是一种经典常用的优化算法. 梯度下降法的思想   思想就类比于生活中的一些事情,比如你去询问你的一个朋友工资多少,他不会告诉你,但是他会让你去猜,然后告诉你猜的结果.你每…

OpenCV 第一课(安装与配置) win10,opencv-2.4.13, 安装, vs2013, 配置 下载安装软件 官网OpenCV下载地址下载最新版本,我下载的是opencv.2.4.13,然后解压安装,我写的路径是D:\Program Files.注意本文中绿色标注的要换成你自己的安装路径. 这里得说一点,可能是因为网速太差的原因,昨天晚上下载了几次安装时都提示说"cannott open file'opencv-2.4.13.exe' as archive".我当时一直不明…

转自[翻译]NeHe OpenGL 教程 前言 声明,此 NeHe OpenGL教程系列文章由51博客yarin翻译(2010-08-19),本博客为转载并稍加整理与修改.对NeHe的OpenGL管线教程的编写,以及yarn的翻译整理表示感谢. NeHe OpenGL第一课:OpenGL窗口 创建一个OpenGL窗口: 在这个教程里,我将教你在Windows环境中创建OpenGL程序.它将显示一个空的OpenGL窗口,可以在窗口和全屏模式下切换,按ESC退出.它是我们以后应用程序的框架. 理解O…

一句话,还记忆不如烂笔头,何况还这么笨,记下笔记,也是记录这一路学习的过程. 妙味课堂第一课并未一味地先讲HTML,而是穿插着CSS讲解,这一点不同于一些其他视频,这一点挺特别的!所以这一课涉及到HTML的知识,也并未多讲,倒是CSS中的内容讲的比较多.记录如下: HTML(Hypertext Markup Language)——超文本标记语言(结构) css(Cascading Style Sheets)——层叠样式表(样式) js(javascript)―― 行为 为了更快地初步了解这三种语…

写在要点之前的一段话,留给将来的自己:第一次参加编程的培训班,很兴奋很激动,之前都是自己在网上找免费的视频来看,然后跟着写一些课程中的代码,都是照着模子写,没有自己过多的思考.感觉这样学不好,除了多写以外,还得自己思考,经过了自己思考的源码,才能真正成为自己的东西.在上课前,班主任就让我们自己想一下,通过这个培训,要达到的目标.其实我的目标很简单,不求通过这个培训班能成为什么开发工程师,年薪百万,达到人生巅峰,赢取白富美.那个不现实,我只求能够在现在实际工作中(我的工作主要是网络运维,还兼有系统…

内容简介 1.第三部分第一课:服务器 2.第三部分第二课预告:IP地址和域名 第三部分第一课:服务器 大家好,欢迎来到[Web探索之旅]的第三部分.这一部分有不少原理,还是很重要的. 这一部分我们会着眼于一个Web site(网站)是如何工作的,我们会更深入地了解Web背后的网络.这里的网络是network,泛指Web中的各台机器之间互相“交流”. 还记得我们之前将Web形象地比喻成什么吗? 对了,就是一个很大的蜘蛛网.对于有蜘蛛恐惧的朋友我只能献上我诚挚的歉意,看到我真挚的表情了吗. 万维网(…

内容简介 1.课程大纲 2.第一部分第一课:什么是C++? 3.第一部分第二课预告:C++编程的必要软件 开宗明义 亲爱的读者,您是否对C++感兴趣,但是C++看起来很难,或者别人对你说C++挺难的,你不知道如何入门? 别担心,这个系列教程就是为C++初学者准备的. 不可否认,C++是一门非常著名的语言.几乎学计算机的同学都难免要碰一下C++,中国的大学课堂一般也是先学C语言入门,然后就是Java或者C++. C++ 这门语言的使用很广泛,特别是在游戏开发领域,C++的性能和无限可能性使得其几乎…

内容简介 1.课程大纲 2.第一部分第一课:什么是Linux? 3.第一部分第二课预告:下载Linux,免费的噢!   开宗明义 我们总听到别人说:Linux挺复杂的,是给那些追求逼格的程序员用的.咱们老百姓呀,用用Windows就高兴. 但事实并非如此,Linux不是那么“难于上青天”的. 不少学编程的朋友看过<鸟哥的Linux私房菜>,是台湾的鸟哥写的,非常棒. 小编也开始写一个系列教程,希望对自己对别人都有帮助.但我会非常认真的,不会乱来. 在这个教程中,小编会向您证明:Linux并不复…

内容简介 1.课程大纲 2.第三部分第一课: SDL开发游戏之安装SDL 3.第三部分第二课预告: SDL开发游戏之创建窗口和画布 课程大纲 我们的课程分为四大部分,每一个部分结束后都会有练习题,并会公布答案.还会带大家用C语言编写三个游戏. C语言编程基础知识 什么是编程? 工欲善其事,必先利其器 你的第一个程序 变量的世界 运算那点事 条件表达式 循环语句 实战:第一个C语言小游戏 函数 练习题 习作:完善第一个C语言小游戏 C语言高级技术 模块化编程 进击的指针,C语言王牌 数组 字符串…

内容简介 1.课程大纲 2.第二部分第一课: 模块化编程 3.第二部分第二课预告: 进击的指针,C语言王牌 课程大纲 我们的课程分为四大部分,每一个部分结束后都会有练习题,并会公布答案.还会带大家用C语言编写三个游戏. C语言编程基础知识 什么是编程? 工欲善其事,必先利其器 你的第一个程序 变量的世界 运算那点事 条件表达式 循环语句 实战:第一个C语言小游戏 函数 练习题 习作:完善第一个C语言小游戏 C语言高级技术 模块化编程 进击的指针,C语言王牌 数组 字符串 预处理 创建你自己的变量…

线性回归 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值. 假设特征和结果满足线性关系,即满足一个计算公式h(x),这个公式的自变量就是已知的数据x,函数值h(x)就是要预测的目标值.这一计算公式称为回归方程,得到这个方程的过程就称为回归. 假设房子的房屋面积和卧室数量为自变量x,用x1表示房屋面积,x2表示卧室数量:房屋的交易价格为因变量y,我们用h(x)来表示y.假设房屋面积.卧室数量与房屋的交易价格是线性关系. 他们满足公式 上述公式中的θ为参数,也称为权…

通知:由于本周六场地申请没通过,所以本周的培训临时取消. 今天给大家带来的是Android入门的第一课,由于教室申请的不确定性,因此,每次培训的内容都会在博客先提前释放出来.首先Android的APP是基于Java开发的,虽然Android是基于Linux内核的,但是虚拟层还是跑的是Java,由于在Android在后续引进了NDK的概念,也就是Native Development Kits(本地开发),现在的程序可以不完全基于Java开发,但是核心的还是Java(最新出的Kotlin同样是基于J…

零基础开始学习,最近周边的同学们都在学习,我也来试试,嘿嘿,都写下来,下次不记得了还能来看看~~ Python作业第一课1)登陆,三次输入锁定,下次不允许登陆2)设计一个三级菜单,菜单内容可自行定义,任意一级输入q则退出程序,如果输入b则返回上一级 --以上两个题目涉及几个知识点:文档的读取,文档的写入,列表的操作,循环的使用,字符串的一些操作首先回顾一下这几个知识点a)文档的读取,几个常用的f = open("test.log","w")这个w是参数,可换成别的参…

深度学习课程笔记(四)Gradient Descent 梯度下降算法 2017.10.06 材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html    我们知道在神经网络中,我们需要求解的是一个最小化的问题,即:最小化 loss function. 假设我们给定一组初始的参数 $\theta$,那么我们可以算出在当前参数下,这个loss是多少,即表示了这个参数到底有多不好. 然后我们利用上述式子来调整参数,其中梯度可以用▽的形式…

批梯度下降算法:      训练样本为一个时:更新Θi 让代价函数最小,利用沿梯度下降方向函数会变得越来越小.这个函数是代价函数J关于(Θi )的.这里并没有在讨论x,y. 关于为什么式子(图是复制的)可以让代价函数趋向于最小值.参考博客:https://blog.csdn.net/ZengDong_1991/article/details/45563107 对于多个训练算法,也是同理的,看函数图像时,可以根据梯度方向继续往下就可以让代价函数最小(老师在课上的解答).用上个博客中说到的方法也能证…

线性回归 首先要明白什么是回归.回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值. 假设特征和结果满足线性关系,即满足一个计算公式h(x),这个公式的自变量就是已知的数据x,函数值h(x)就是要预测的目标值.这一计算公式称为回归方程,得到这个方程的过程就称为回归. 假设房子的房屋面积和卧室数量为自变量x,用x1表示房屋面积,x2表示卧室数量:房屋的交易价格为因变量y,我们用h(x)来表示y.假设房屋面积.卧室数量与房屋的交易价格是线性关系. 他们满足公式 上述公式中的θ为参数,也称为权…

第一课 快速的开始一个Android OpenGL项目 首先,读懂我们的教程,需要有android的初步基础,我们这里只是通过android提供的SDK,来进行OpenGL的学习,所以你必须先学习如何建立一个android的项目,同时了解activity的生命周期和android下的屏幕或键盘响应机制. 好的,开始建立一个android的项目Lesson1,Activity的名字的名字我们叫Lesson. Lesson类: import android.app.Activity; import…

wx_fmt=jpeg" alt="0? wx_fmt=jpeg" style="height:auto"> 内容简单介绍 .第三部分第一课:server 2.第三部分第二课预告:IP地址和域名 第三部分第一课:server 大家好,欢迎来到[Web探索之旅]的第三部分.这一部分有不少原理.还是非常重要的. 这一部分我们会着眼于一个Web site(站点)是怎样工作的,我们会更深入地了解Web背后的网络. 这里的网络是network.泛指Web中的各…

C++系列教程现在在自己学校的一个博客平台发布,几个朋友一起搭建的 [C++基础教程系列](https://blog.ytmaxoj.org/cpp_basic_liuary-0/) 下面是原来的正文 大家好啊,一年一度的柠檬节——额,好像不止一度的柠檬节,它又到了!在这个悲伤的日子,我决定开启一个C++的教程,主要是为了复习自己的C++知识,另外顺便给新手们一个了解C++的方向. 本教程主要面向C++初学者,如果你先前学过C语言或者Java,学起来将会比较轻松一点. C++是C语言的继承,它既…

1.我们之前已经定义了代价函数J,可以将代价函数J最小化的方法,梯度下降是最常用的算法,它不仅仅用在线性回归上,还被应用在机器学习的众多领域中,在后续的课程中,我们将使用梯度下降算法最小化其他函数,而不仅仅是最小化线性回归的代价函数J.本节课中,主要讲用梯度下降的算法来最小化任意的函数J,下图是我们的问题: (1)梯度下降的思路: 给定θ0和θ1的初始值,首先将θ0和θ1初始化为0,在梯度下降中我们要做的是不停的改变θ0和θ1,来使得J(θ0,θ1)变小,直到我们找到J的值的最小值或者局部最小值…

Table of Contents 无聊的开场白 buffer(缓冲区) window(窗口)与frame Emacs的mode Emacs Lisp 函数function.命令command.键绑定keybinding kill delete kill-save yank king-ring 无聊的开场白 所谓"名不正则言不顺,言不顺则事不成,事不成则礼乐不兴,礼乐不兴则刑 罚不中,刑罚不中则民无所措手足"又所谓"瞽不知黑白者,非以其名也,以 其取也."(瞎子所以…

前言 学习Spring第一课,就是认识IOC控制反转,要了解它还真得花一些功夫.今天主要理解透彻它的真谛,而不仅限于表面. 上道小菜 public class BusinessService { private UserDao dao = new UserDao(); private User findUser() { return dao.getUser("1"); } } public class UserDao { public User getUser(String id) {…

学习资料 来自台湾小凡! vue.js是javascript的一个库,只专注于UI层面,核心价值永远是 API的简洁. 第一课: 不支持IE8. 1.声明式渲染: el元素的简称 element : el:元素名字 data放数据: 2.双向绑定: 用到一个指令 v-model : 指定到一个数据上,这个数据与页面显示就双向绑定了. 这里写错了 ,不能加等号!!!   这样P标签 就可以随这个input的改变而改变. 3.列表渲染 v-for 循环数据 读取数据 渲染到标签: v-for=" x…

Magento学习第一课--目录结构介绍 一．Magento为何强大 Magento是在Zend框架基础上建立起来的,这点保证了代码的安全性及稳定性.选择Zend的原因有很多,但是最基本的是因为zend框架提供了面向对象的代码库并且有很好的团队支持.通过这个框架,Magento主要围绕三个基本点建立: 1. 灵活性:我们相信每一个解决方案都像它的商务支持一样是独一无二的.Magento的代码可以无缝定制的. 2. 可升级性:Magento可方便的实行定制且不丧失升级的能力,因为从社区中获得核心代…