过拟合问题看下面回归的例子第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集；第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质。而中间的模型似乎最合适在分类问题中：就以多项式理解，的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差正则化线性回归正则化线性回归的代价函数为：正则化线性回归的梯度下降算法为：可以看出，正则化线性回归的梯度下降算法的变化在于，每次都在原有

文章目录1.过拟合2.正则化下的代价函数1.过拟合  包插线性回归和逻辑回归等的几种学习算法能够有效解决许多问题，但是当它们应用到某些特定的机器学习应用时，会遇到过度拟合的问题，导致它们表现欠佳。  概括地说过拟合问题将会在变量过多的时候出现，这时训练出的假设能很好地拟合训练集，但是会出现一条千方百计地拟合数据的曲线，导致它无法泛化到新的样本中。  类似的说法同样可以应用到逻辑回归：  过了解决过

欠拟合过拟合正则化模型训练过程中会出现“欠拟合”（Underfitting）“过拟合”(Overfitting)现象。（欠拟合又可以表示为“高偏差”，而过拟合又可以称为“高方差”，对于高误差和高方差的解释会在另一篇里解释。）如下图的线性回归函数和逻辑回归函数的第一个图形，就是欠拟合，即假设函数不能很好的拟合训练数据。而第三个图形就是过拟合的例子，即学习的假设能够完全拟合训练集的每一个数据，但不能推

吴恩达机器学习教程学习笔记（5/16）吴恩达教授（AndrewNg）的机器学习可以说是一门非常重视ML理论基础的课程，做做一些简单的笔记加上个人的理解。

1过拟合（1）回归中的过拟合第一个模型是欠拟合，不能很好地适应训练集；第三个模型用四次方进行拟合，过于强调拟合原始数据，而丢失了预测新数据的能力。而中间的模型似乎最合适。（2）分类问题中的过拟合?的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。（3）如何处理过拟合1）丢弃一些不能正确预测的特征。可以是手工选择保留哪些特征，或者使用一些模型选择的算法来帮忙（例如PCA）2）正则化。保留所有的特

week3-4.SolvingtheProblemofOverfitting一、TheProblemofOverfittingunderfitting=highbias；overfitting=highvariance。避免过拟合的方法：二、CostFunction在代价函数J中对每个参数theta加入正则化项（罚函数），从而使所有的参数变小。但是不对theta0增加正则化项。若正则化项中的系数l

正则化线性回归、逻辑回归文章目录正则化线性回归、逻辑回归1、正则化线性回归2、正则化的逻辑回归模型1、正则化线性回归对于线性回归的求解，我们之前推导了两种学习算法：一种基于梯度下降，一种基于正规方程。正则化线性回归的代价函数为：如果我们要使用梯度下降法令这个代价函数最小化，因为我们未对theta0进行正则化，所以梯度下降算法将分两种情形：对上面的算法中j=1，2，…,n时的更新式子进行调整可得：可

学习吴恩达的机器学习时，大家可能会对神经网络的正则化项不理解，在这里我阐述一下我自己的理解，如有错误，请大家批评指正对于多分类任务中神经网络的代价函数：这个大括号里面还好看一些，主要就是这个正则化项，这里大家可能被lecture8里面的权重函数定义给搞糊涂了。这里只是说了权重矩阵的维度，它和正则化项是没太大关系的，看一下对于二分类的代价函数权值theta是从1开始的，并不会对theta0进行压缩。

此为个人学习笔记，总结内容来源于网络各个平台，如有错误欢迎指摘光栅化成像着色本节内容附加资料：计算机图形学六：透视矫正插值和图形渲染管线总结-知乎(zhihu.com)计算机图形学补充2：齐次空间裁剪(

文章目录1.神经网络概述1.1基本组成1.2示例1.2.1.需求预测1.2.2.图像感知1.3网络层1.4.神经网络前向传播1.5Tensorflow中数据形式1.6构建神经网络的方法1.6.1.逐步1.6.2.构建神经网络密集负载1.7前向传播代码2Optional2.1.人工智能2.2向量化3.Tensorflow3.1模型训练步骤3.2激活函数3.2.1选择激活函数3.2.2为什么神经网络中

1.问题和数据假设你要卖掉你的房子，你想知道一个好的市场价格是多少。其中一种方法是，首先收集最近出售的房屋的信息。在本部分的练习中，你将使用多元线性回归来预测房屋价格。数据ex1data2.txt内容为一个47行3列(47,3)的数据；其中第一列表示房子的面积(单位:平方英尺)，第二列表示卧室的数量，第三列是房子的价格。具体数据如下：2104,3,3999001600,3,3299002400,3

声明：仅为个人学习笔记，如有误及侵权请私信联系文章目录1、多功能1.1多变量声明及定义1.2简化2、多元梯度下降法3、多元梯度下降法演练1-特征缩放3.1归一化4、多元梯度下降法演练2-学习率4.1α选择技巧

单变量线性回归2.1数据读取2.2特征构造2.3其他准备2.4线性回归主体2.4.1计算代价函数2.4.2梯度下降+拟合2.4.3实际调用并拟合线性回归参考文章单变量线性回归基本原理的python实现1、看了吴恩达机器学习课程关于线性回归的讲述

参考吴恩达机器学习视频，此为其线性回归作业。ex1_1假设回归函数为：选择参数：θ0，θ1。

UE5新功能个人学习笔记Lumen全局光照和反射Lumenr入门Lumen光照功能Lumen全局光照带有天空光照的LumenLumen和自发光材质Lumen反射Lumen设置Lumen项目设置后期处理设置材质环境光遮蔽

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一、函数的实参和形参1、可选形参是指调用函数时可以省略的参数，一般会有默认值的设置age为可选参数当用这种可选实参实现函数时，需要将可选参数放在实参列表的最后，那些调用函数的程序员是无法省略第一个实参并传入第二个实参的，他必须将undefined作为第一个实参显示传入。2、实参对象有时传入的实参个数超过函数定义时的参数个数，这是就用到了实参对象他以数字为索引，通过数字下标来获取，因为实参对象和数组

前言以下内容仅为个人学习笔记分享。目前本人任在学习中，以下为个人学习方法。

/*个人学习笔记，水平有限，如有错误，请给予更正*/定义了CString对象，想将其转变成string变量，使用的是VS2013，方法如下：方法一：step1.asweknown，vs2013默认使用的是字符集是

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本文仅为个人学习笔记，通过简单的框架搭建来初步学习SpringSecurity及OAuth2，文中部分方法注解已过时，但仅为学习使用基础概念认证：认证用户的合法性，如登录授权：登录后，用户具有什么操作权限会话

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五十二:天下有始，以为天下母。既得其母，以知其子。既知其子，复守其母，没身不殆:天下因为有道才有了开始，道是天下万物之母，也是万物要遵循的规则。既然知道了道的原则，就能了解道所生出的天下万物的运行规则。既然知道了天下万物的运行规则，更要守住道的原则不要偏离，这样就不会有危险。塞其兑，闭其门，终身不勤。启其兑，济其事，终身不救:堵住外在诱惑进入的孔窍，关闭追求欲望的大门，那么这一生就不会被追逐欲望所

目录一、初识Nodejs1、nodejs是什么？2、nodejs可以干什么3、Node.js环境的安装4、在Node.js环境中执行JavaScript代码二、fs模块1、fs.readFile()2、fs.writeFile()3、文件路径问题1、__dirname2、path模块二、http模块1、http.createServer()2、server.on()3、server.listen(

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四十四:名与身孰亲?身与货孰多?得与亡孰病?:名声和身体，哪一个更重要?身体和财富，哪一个更贵重?得到和失去，哪一个才是有害的?老子没有给出具体的答案，而是在发问。发问的目的是让人思索，到底哪个更重要。现在的人们更倾向于一种答案:身体更重要。其实还是要分具体情况。万物都是在改变的，在某种特定的情况下，或许名誉要比身体重要的多。选择哪一种,要根据实际情况来定。名和货，代表的是外在的东西，而身则代表自

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参考资料：[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程黄海广博

1.1Encoder1.2Decoder1.3ConvolutionLayerinEncoderandDecoder1.4总结2常见模型2.1FCN系列2.2SegNet2.3Unet及各种变体2.4Deeplab系列3参考资料本文写的比较简单，属于入门入门入门级别，仅当作个人学习笔记和回忆时使用

WhatisMachineLearning?TwodefinitionsofMachineLearningareoffered.ArthurSamueldescribeditas:"thefieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutbeingexplicitlyprogrammed."Thisisanolder,informaldef

声明：此篇文章是个人学习笔记，并非教程，所以内容可能不够严谨。可作参考，但不保证绝对正确。

第一课内容比较简单，大致分为三类1.人工智能的主要应用无人驾驶；垃圾邮件的分类；推荐系统，图片识别，语音识别，文字识别等等。2.机器学习的定义TomMitchell(1998)Well-posedLearningProblem:AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosometaskTandsomeperformanceme

第一题答案B分析：当代价函数呈上升趋势的时候，可以试着将学习率减小第二题答案CD分析：A：随机梯度下降并不能并行化，错误。B：批量梯度下降是在每一次迭代后计算代价函数，错误。C：在随机梯度下降算法执行之前，先要将样本打乱，正确。D：在大量数据样本的情况下，随机梯度下降要比批量梯度下降效率高，正确。第三题答案AD第四题答案CD第五题答案ACD

以下仅做个人学习笔记使用：框架、设计架构：是代码重用(例：MVC)设计模式：是设计重用(例：工厂模式)框架可以用代码表示，也能直接执行或复用，而对模式而言只有实例才能用代码表示;设计模式是比框架更小的元素

个人学习笔记，不喜勿喷，望大佬指正！目录一、Redis为什么选择单线程1.是什么？2.why，为什么之前选择单线程？

正则化（regularization）过拟合问题（overfitting)Underfitting（欠拟合）–>highbias(高偏差)Overfitting（过拟合）–>highvariance(高方差)Overfitting:Ifwehavetoomanyfeatures,thelearnedhypothesismayfitthetrainingsetverywell,butfailtoge

前言使用正则化技术缓解过拟合现象，使模型更具泛化性1.过拟合问题(Overfit)2.代价函数(CostFunction)3.线性回归的正则化(RegularizedLinearRegression)4.逻辑回归的正则化(RegularizedLogisticRegression)正则化(Regularization)(一)过拟合问题(Overfit)  先看两张图：  两张图分别代表回归问题和分

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