假设我们现在想要知道what degree of polynomial to fit to a data set 或者 应该选择什么features 或者 如何选择regularization parameter λ 我们该如何做?----Model selection process 很好的拟合training set并不意味着是一个好的hypothesis 上图是一个overfitting的例子,它能很好的拟合training data,但它不是一个好的预测函数.所以一般来说,the tra
一.训练函数 1.traingd Name:Gradient descent backpropagation (梯度下降反向传播算法 ) Description:triangd is a network training function that updates weight and bias values according to gradient descent. 2.traingda Name:Gradient descent with adaptive learning rate
没做出来 第四题 (List)写一个函数reverseList,该函数能够接受一个List,然后把该List 倒序排列. 例如: List list = new ArrayList(); list.add(“Hello”); list.add(“World”); list.add(“Learn”); //此时list 为Hello World Learn reverseList(list); //调用reverseList 方法之后,list 为Learn World Hello package
虚基类 在说明其作用前先看一段代码 class A{public: int iValue;}; class B:public A{public: void bPrintf(){cout<<"This is class B"<<endl;};}; class C:public A{public: void cPrintf(){cout<<"This is class C"<<endl;};}