1.L2正则化(岭回归) 1.1问题 想要理解什么是正则化,首先我们先来了解上图的方程式.当训练的特征和数据很少时,往往会造成欠拟合的情况,对应的是左边的坐标:而我们想要达到的目的往往是中间的坐标,适当的特征和数据用来训练:但往往现实生活中影响结果的因素是很多的,也就是说会有很多个特征值,所以训练模型的时候往往会造成过拟合的情况,如右边的坐标所示. 1.2公式 以图中的公式为例,往往我们得到的模型是: 为了能够得到中间坐标的图形,肯定是希望θ3和θ4越小越好,因为这两项越小就越接近于0,就可以得

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:谦睿科技 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun Python Python的设计哲学是“优雅.明确.简单”.它的语言方式与自然语言很接近 ,具有很好的可阅读性,当然理解起来也就不是晦涩难懂,更容易让人亲近. Python语言(Python原意是一种“大蟒蛇”) Python在最新的编程语言排名中第

1.首先说一下canvas类: Class Overview The Canvas class holds the "draw" calls. To draw something, you need 4 basic components: A Bitmap to hold the pixels, a Canvas to host the draw calls (writing into the bitmap), a drawing primitive (e.g. Rect, Path,

引自:http://blog.csdn.net/carlfan/article/details/8139984 1.首先说一下canvas类: Class Overview The Canvas class holds the "draw" calls. To draw something, you need 4 basic components: A Bitmap to hold the pixels, a Canvas to host the draw calls (writing

Python 图片转字符画 一.课程介绍 1. 课程来源 原创 2. 内容简介 本课程讲述怎样使用 Python 将图片转为字符画 3. 前置课程 Python编程语言 Linux 基础入门(新版) Vim编辑器 4. 课程知识点 本节实验中我们将实践以下知识: Linux 命令行操作 Python 基础 pillow 库的使用 argparse 库的使用(参考教程) 二.实验原理 字符画是一系列字符的组合,我们可以把字符看作是比较大块的像素,一个字符能表现一种颜色(暂且这么理解吧),字符的种类

1.创建ascii.py 2. 下面是 ascii.py 的完整代码: from PIL import Image import argparse #命令行输入参数处理 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('file') #输入文件 parser.add_argument('-o', '--output') #输出文件 parser.add_argument('--width', type = int, default =

一.前言 图形的绘制可以使用glBegin().glEnd()之间完成,绘制的框架代码可以使用 Delphi下OpenGL2d绘图(01)-初始化 中的代码.修改的部份为 Draw 函数的内容. 二.画点 使用glPointSize 函数指定栅格化点的直径.默认为1.0,只在GL_POINTS下起作用,关于消锯齿等功能以后再研究.使用glBegin(GL_POINTS)告诉OpenGL画点,参数GL_POINTS表示点,还有其他参数,如画线GL_LINES等,具体可以参考OpenGL单元的源码.

https://www.2cto.com/kf/201509/443112.html 概述: 当Android自带的View满足不了开发者时,自定义View就发挥了很好的作用.建立一个自定义View,需要继承于View类,并且实现其中的至少一个构造函数和两个方法:onMeasure()和onDraw():onMeasure()用于设置自定义View的尺寸,onDraw()用于绘制View中的内容. 在onDraw()方法中,需要调用画笔绘制图形或文本,绘制的模板时Canvas对象, Canvas

Mel倒谱系数:MFCC Mel频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)的缩写是MFCC,Mel频率是基于人耳听觉特性提出来的,它与Hz频率成非线性对应关系.Mel频率倒谱系数(MFCC)则是利用它们之间的这种关系,计算得到的Hz频谱特征. 用录音设备录制一段模拟语音信号后,经由自定的取样频率(如8000 Hz.16000 Hz等)采样后转换(A/D)为数字语音信号.由于在时域(time domain)上语音信号的波形变化相当快速.不易观察,因此一般都

上篇博客中进行了lcd的简单测试,这篇博客将进行更加复杂的测试——画点.画线.画圆.画线和画圆是在画点的基础上实现的,因此本篇博客重点实现画点操作. 先抛出这样的一个问题,已知: (x,y)的坐标: bpp: xres: yres: 那么,如何在framebuffer中获得像素的地址呢? (x,y)像素的起始地址 = fb_base +(xres * bpp /8)* y +x * bpp/8 (xres * bpp /8)表示一行占据多少个字节,乘以y表示y行共占据多少个像素 2)在frame

Android利用canvas画各种图形(点.直线.弧.圆.椭圆.文字.矩形.多边形.曲线.圆角矩形) 本文链接:https://blog.csdn.net/rhljiayou/article/details/72126201.首先说一下canvas类:Class OverviewThe Canvas class holds the "draw" calls. To draw something, you need 4 basic components: A Bitmap to hol

先上代码: from PIL import Image import argparse #命令行输入参数处理 parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('file') #输入文件 parser.add_argument('-o', '--output') #输出文件 parser.add_argument('--width', type = int, default = 80) #输出字符画宽 parser.add_argume

一.安装的第三方模块 $ sudo pip3 install --upgrade pip $ sudo pip3 install pillow //window pip3 install pillow 二.RGB转换为黑白度的简单公式 gray ＝ 0.2126 * r + 0.7152 * g + 0.0722 * b 三.新建py文件 1.首先导入第三方模块 from PIL import Image import argparse 2.获取图片信息 使用 argparse 处理命令行参数,

import turtle def drawSnake(rad,angle,len,nackrad): for i in range(len): turtle.circle(rad,angle) #画圆,参数分别是半径和角度 turtle.circle(-rad,angle) #半径为负,反方向画圆 turtle.circle(rad,angle/2) turtle.fd(rad) #fd函数表示直线爬行,rad表明爬行距离 turtle.circle(nackrad+1,180) turtle

      多元线性回归模型 的最小二乘估计结果为 如果存在较强的共线性,即 中各列向量之间存在较强的相关性,会导致的从而引起对角线上的 值很大 并且不一样的样本也会导致参数估计值变化非常大.即参数估计量的方差也增大,对参数的估计会不准确. 因此,是否可以删除掉一些相关性较强的变量呢?如果p个变量之间具有较强的相关性,那么又应当删除哪几个是比较好的呢? 本文介绍两种方法能够判断如何对具有多重共线性的模型进行变量剔除.即岭回归和LASSO(注:LASSO是在岭回归的基础上发展的)     思想:

Neural networks is a model inspired by how the brain works. It is widely used today in many applications: when your phone interprets(解释口译) and understand your voice commands, it is likely that a neural network is helping to understand your speech; wh

在前边几期的文章中,笔者已经用TensorFlow进行的一些基础性的探索工作,想必大家对TensorFlow框架也是非常的好奇,本着发扬雷锋精神,笔者将详细的阐述TensorFlow框架的基本用法,并尽力做到通俗易懂,对得起读者花费的时间. 行文目录 本文从以下三个方面,展开对TensorFlow的剖析: TensorFlow框架概述 TensorFlow基本操作 TensorBoard使用 TensorFlow框架概述 2015年11月9日,为加速深度学习的发展,Google发布了深度学习框架

常用函数 fscanf(fid, '%c', inf) -> 直接读取整个文件, 因为inf表示无穷 strtrim char(num): 将num转为ASCII字符 strtok(content, delimiters) regexprep(content, pattern, replacement): 正则表达式匹配并替换成指定的字符 lower: 小写字符 cumsum: 求紧邻累加和序列 eval: 将sym符号转换为数值 syms: 定义符号变量 dsolve: 求解常微分方程, 求出

前情提要: 通俗地说逻辑回归[Logistic regression]算法(一) 逻辑回归模型原理介绍 上一篇主要介绍了逻辑回归中,相对理论化的知识,这次主要是对上篇做一点点补充,以及介绍sklearn 逻辑回归模型的参数,以及具体的实战代码. 1.逻辑回归的二分类和多分类 上次介绍的逻辑回归的内容,基本都是基于二分类的.那么有没有办法让逻辑回归实现多分类呢?那肯定是有的,还不止一种. 实际上二元逻辑回归的模型和损失函数很容易推广到多元逻辑回归.比如总是认为某种类型为正值,其余为0值. 举个例子

转  http://blog.csdn.net/kkkkkxiaofei/article/details/8663377 这一篇,记录一下我调用的地图API实现的功能.下面介绍的都是一些片段的节选,不能直接复制就运行.在实现之前肯定要加载地图,先放一个webbroser控件,然后如下: private void Form1_Load(object sender, EventArgs e) { string str_url = Application.StartupPath + "\\最终合并版本

1 TextView文本框 1.1 TextView类的结构 TextView 是用于显示字符串的组件,对于用户来说就是屏幕中一块用于显示文本的区域.TextView类的层次关系如下: java.lang.Object   ↳ android.view.View   ↳ android.widget.TextView 直接子类: Button, CheckedTextView, Chronometer, DigitalClock, EditText 间接子类: AutoCompleteTextV