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0+
JS常用各种正则表达式
阅读更多1.非负整数/^\d+$/2.正整数/^[0-9]*[1-9][0-9]*$/3.非正整数/^((-\d+)|(
0+
))$/4.负整数/^-[0-9]*[1-9][0-9]*$/5.整数/^-?
hanxin830311
·
2018-03-29 10:00
正则表达式
javascript
JS常用各种正则表达式
阅读更多1.非负整数/^\d+$/2.正整数/^[0-9]*[1-9][0-9]*$/3.非正整数/^((-\d+)|(
0+
))$/4.负整数/^-[0-9]*[1-9][0-9]*$/5.整数/^-?
hanxin830311
·
2018-03-29 10:00
正则表达式
javascript
数据结构关键路径
j,i)表示从节点j到节点i代价即活动的代价;例如V(1)e=0;V(1)表示1结点V(2)e=max{V(1)e+dut(1,2)}=0+6=6;V(3)e=max{V(1)e+dut(1,3)}=
0+
取次花丛懒回顾_半缘修道半缘君
·
2018-03-28 10:33
数据结构
机器学习从入门到XX(四):过拟合和正则化
过度拟合考虑如下的一个数据集的三种拟合曲线图1采用$y=θ_
0+
θ_1x$的直线作为假设函数,然而训练数据集看起来并不适合直线,所以假设函数看起来不太合适。
P_Chou水冗
·
2018-03-21 00:00
机器学习
机器学习从入门到XX(二):多元线性回归和正规方程
先解释一些符号含义:$x^{(i)}$表示训练集中的第i组用例$x^{(i)}_j$表示第i组用例中的第j个特征变量m表示训练用例的总数n表示每组用例的特征数多个特征变量有如下假设函数:$$h_θ(x)=θ_
0+
P_Chou水冗
·
2018-03-11 00:00
机器学习
Machine Learning:Multivariate Linear Regression(多元线性回归)
之前的hθ(x)=θ
0+
θ1x1为单元线性回归(UnivariateLinearRegression),现在介绍多元线性回归。假设函数(HypothesisFunction)现在考虑hθ(x
King_HAW
·
2018-02-24 16:42
●深度学习
感知机模型
m个样本:每个样本具有n维特征:x(0)i,x(1)i,...,x(n)i每个样本具有一个输出:yE.g:(x(0)1,x(1)1,...,x(n)1,y)超平面模型:θ
0+
θ1x1+θ2x2+...
TAOSIYU3314
·
2018-01-20 15:15
Artificial
Inteligence
Math
python
多元回归分析(multiple regression)
1.与简单线性回归区别(simplelinearregression)多个自变量(x)2.多元回归模型y=β
0+
β1x1+β2x2+...
foochane
·
2018-01-18 23:54
js正则 匹配 汉字、数字、英文字母、下划线 的 正则表达式
个英文字母或者下划线组成的字符串:^[0-9a-zA-Z_]{1,}$2.非负整数(正整数+0):^/d+$3.正整数:^[0-9]*[1-9][0-9]*$4.非正整数(负整数+0):^((-/d+)|(
0+
Lucy-
·
2018-01-13 11:07
JavaScript
简单的线性回归问题(python实现)
关于简单的线性回归方程*:E(y)=β
0+
β1x*这个方程对应的图像是一条直线,称作回归线其中,β0是回归线的截距β1是回归先的斜率E(y)是在一个给定x值下y的期望值(均值)简单线性回归模型举栗:汽车卖家做电视广告数量和卖出的汽车数量
古天九等一缕
·
2018-01-02 11:25
机器学习
模电解析 第三章
本次仅包含大题3-3答案:uc(
0+
)=5/3V;ic(
0+
)=5/12mA;uR1(
0+
)=25/6Ωuc(
0+
)=uc(0-),注意到换路前R1上有电流通过,故R1会分压,uc(0-)=Us*(R2
Othinus
·
2017-12-28 16:57
电路与模拟电子技术
模电
梯度下降法及其Python实现
建立模型为拟合函数h(θ)h(θ)=θ
0+
θ1x1
Pylady
·
2017-12-21 11:01
机器学习
10、Tensorflow:梯度下降、随机梯度下降和批量梯度下降
θ12∑i=1m(hθ(x)−y)2其中在上面的式子中hθ(x)hθ(x)代表,输入为x的时候的其当时θθ参数下的输出值,与y相减则是一个相对误差,之后再平方乘以1/2,并且其中h(x)=hθ(x)=θ
0+
Dean0Winchester
·
2017-12-16 20:05
机器学习
Tensorflow
正则表达式学习
、{0,1}:匹配前面的子表达式+:1+次,相当于{1,}*:
0+
次,相当
Cassie_M
·
2017-12-16 16:14
其他
吴恩达机器学习课程(一)之梯度下降原理
梯度下降法对于线性回归分析,我们将假设函数定义为h(x)=θ
0+
θ1x1+⋯+θnxn令x0=1,记x=(x0x1⋯xn),θ=⎛⎝⎜⎜⎜⎜θ0θ1⋮θn⎞⎠⎟⎟⎟⎟因为假设函数与参数θ有关,记hθ(x
gdutLHD
·
2017-12-07 21:48
机器学习
逻辑回归 logistic regression 代价函数导数求解过程
在学习机器学习的课程中,逻辑回归的对数似然函数为J(θ)=−1m∑mi=1yilog(hθ(xi))+(1−yi)log(1−hθ(xi))对于多元线性模型,其中θTx可以表示为:θxi:=θ
0+
θ1xi1
Jaichg
·
2017-12-06 23:33
斯坦福Swift教程lesson02学习日记
switchoperation{case"×":performOperation{$0*$1}case"÷":performOperation{$1/$0}case"+":performOperation{$
0+
哲歌
·
2017-11-27 05:35
PHP实现将几张照片拼接到一起的合成图片功能【便于整体打印输出】
分享给大家供大家参考,具体如下:array(位置=>array(x,y,width,height))$g_models=array(1=>array(//单页总张数0=>array(//位置'x'=>
0+
影天
·
2017-11-14 08:03
使用递归删除树形结构的所有子节点(java和mysql实现)
1.业务场景有如下树形结构:+―
0+
―1+―2+―4+―5+―3如果删除某个父节点,则其子节点,以及其子节点的子节点,以此类推,需要全部删除。
李西召
·
2017-10-07 10:19
线性回归及其概率解释
线性回归是一种监督学习方法.对每个样本来说:hθ(x)=θ
0+
θ1x1+θ2x2+...
Flying_sfeng
·
2017-09-15 17:22
机器学习
有序数组1 2 3 4 5 6 7 8 9查找3的二分查找序列是
所以对应的查找过程如下:起始条件:left=0,right=8,middle=(0+8)/2=4(对应的数为5);5>3,所以取middle上部分:left=0,right=middle-1=3,middle=(
0+
无鞋童鞋
·
2017-09-09 11:18
技术之瞳
day5 特征选择和多项式回归(Polynomial Regression)
1.特征选择-->得到不同的学习算法2.多项式回归-->使用线性回归的方法来拟合非常复杂的函数比如对于一条曲线,ħθ(x)=θ
0+
θ1x^1+θ2x^2+θ3*x^3把单元线性回归转化为多元线性回归,令
丁丁尥料
·
2017-09-05 23:44
逻辑回归:损失函数与梯度下降
所以一般使用sigmoid函数来拟合:g(z)=11+e−z(1)具体应用到逻辑回归算法中:z=ω
0+
ω1x1+ω2x2+......+ωnxn=∑i=0nωixi=ωT
jediael_lu
·
2017-09-05 15:04
1.5
机器学习
手写数字识别
人脑识别图像:人脑:大脑视觉皮层V1,包含140,000,000神经元;数百亿个连接,还有V2,V3,V4,V5人脑进化几千年计算机识别图像:神经元:输入00,(−2)∗
0+
(−2)∗0+3=3,输出1
hang__19
·
2017-09-04 18:41
机器学习
shell 正则表达式
“^\\d+$”//非负整数(正整数+0)“^[0-9]*[1-9][0-9]*$”//正整数“^((-\\d+)|(
0+
))$”//非正整数(负整数+0)“^-[0-9]*[1-9][0-9]*$”/
凄夜听雨
·
2017-08-21 16:24
shell正则表达式
shell脚本
简谈Linear Regression
什么是LinearRegression,具体怎么Regression,什么θ
0+
θ1x1+θ2x2,什么梯度下降的,(包括下图中1/m∑(...)x是怎么来的)没什么意思,就不再赘述。
加勒比海鲜王
·
2017-08-19 00:30
An overview of gradient descent optimization algorithms解读
随机梯度下降法3.随机梯度下降的问题与挑战4.随机梯度下降的优化算法(主要内容)5.并行与分布式架构6.随机梯度下降的其他优化方法正文1梯度下降法如果J(θ)是一个多元函数,在θ0点附近对J(θ)做线性逼近J(θ
0+
Ce1estial
·
2017-08-17 15:05
扩展正则表达式
=grep-E1.1+加号重复前一个字符一次或一次以上正则表达式里面,表示重复,连续出现,贪婪,有多少吃多少,有多少重复多少1.1.1找连续的0egrep-o"0"/oldboy.txtgrep-o"
0+
何宇泽
·
2017-08-06 17:30
扩展
正则表
达式
linux平时笔记
常用正则表达式
常用正则表达式“^\d+$”//非负整数(正整数+0)“^[0-9]*[1-9][0-9]*$”//正整数“^((-\d+)|(
0+
))$”//非正整数(负整数+0)“^-[0-9]*[1-9][0-9
守护者20091776
·
2017-06-18 13:49
导入数字时的正则验证,正整数和0.000
由于导入时,某个字段只允许导入正整数,但是客户会不小心输错2.34,这种不允许通过,或者数字的格式为3.00,4.0000,一般这种数字是可以通过的,所以重新完成的正则验证为reg="^[0-9]\d*(\.
0+
pm_mybook
·
2017-06-16 15:00
正则
梯度下降的推导
假设训练集如下:面积:150,200,250,300,350,400,600价格:6450,6450,8450,9450,11450,15450,18450假设我们设定为线性:Y=θ
0+
θ1x使用梯度下降的方法求解线性回归梯度下降的原理
zhaozhengcoder
·
2017-05-31 20:56
多元线性回归分析理论详解及SPSS结果分析
对比一元线性回归:1.1多元回归模型:y=β
0+
β1x1+β2x2+…+βkxk+ε1.2多元回归方程E(y)=β
0+
β1x1+β2x2+…+βkxk1.3估计的多元回归方程y^=β0^+β1^x1+β2
Coder-Qian
·
2017-05-17 00:00
统计分析
使用梯度下降算法设计基于Logistic Regression的二分类器。
Theta由已给算法求得,根据hθ(x)=θ
0+
θ1x1+θ2x2移位求x2(即线的纵坐标)其中x1为a的范围设为c,hθ(x)为0,然后用Logistic画出一条线,尽量使两类点分布在这条
Alice_5244
·
2017-05-16 17:12
多元线性回归和Python应用举例
多元线性回归和Python应用举例1.与简单线性回归区别(simplelinearregression) 多个自变量(x)2.多元回归模型 y=β
0+
β1x1+β2x2+...
QuJack
·
2017-05-09 16:34
机器学习深度学习
【Android】去除小数点后多余的零
.")>0){s=s.replaceAll("
0+
?
Accelerator_YiFang
·
2017-04-26 22:38
【Android】小技巧
[机器学习]机器学习笔记整理14-多元回归分析及实现
1.多元回归分析与简单的线性回归的区别是,多元回归特点:一个因变量,多个自变量(x)2.多元回归模型y=y=β
0+
β1x1+β2x2+…+βpxp+ε其中:β0,β1,β2…βp是参数ε是误差值3.多元回归方程
BaiHuaXiu123
·
2017-04-14 15:00
机器学习
线性回归——梯度下降法
我们设定价格与这些特征之间呈一个近似线性的关系,那么我们就需要找出一个线性函数h:hθ(x)=θ
0+
θ1x1+θ2x2令x
Linkin_ygw
·
2017-04-13 19:30
机器学习
Machine Learning多元线性回归算法及优化
多元线性方程在上一周的学习中,我们给出了一个hθ(x)=θ
0+
θ1*x.这样的简单的线性方程,但是,我们一般得到的训练组都是有很多的数据,那么此时这个方程就变成了这样我们把其中的θ和X数据提取出来,用一个多维矩阵表示
Exziro
·
2017-04-10 22:44
machine
learning
Andrew ng机器学习课程第一周
Hypothesishθ(x)=θ
0+
θ1xCostFunction它描述的是在任一θ下,h(x)和相应的y的接近程度,我们的目的是让它尽可能地小。
Half0pen
·
2017-03-21 15:25
machine
learning
梯度下降算法推导(机器学习系列-1)
梯度下降算法理论 梯度下降算法源自于线性回归模型的costfunction最小值计算,在线性回归中,我们通过一个拟合函数:h(θ)=θ
0+
θ1∗x1,然后计算costfunction:J(θ)=12m
5guo
·
2017-03-17 12:29
机器学习
算数运算符
1:
0+
加法-减法*乘法/除法%取模(取余)①只能用于整数②结果的正负取决于左边的数的正负③左边小于右边,结果只显示左边的数intmain(){int
洛阳程序袁马成成
·
2017-03-06 13:57
spark streaming 中对DStream 的两个操作
transformations和output:transformationsoperations:map(func)对每一个元素执行func方法flatMap(func)类似map函数,但是可以map到
0+
david_zhang228
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2017-02-09 16:47
spark
iOS10新漏洞曝光:一条短信可让iPhone死机
YouTube频道EverythingApplePro称,只要向使用iOS10系统的iPhone手机发送(白旗emoji+VS16字符(不会显示)+数字
0+
彩虹emoji=彩虹旗?)
互联网扒皮王
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2017-01-19 00:00
jquery正则
[A-Za-z0-9]+$/;checkNum.test($(this).val());1.非负整数/^/d+$/2.正整数/^[0-9]*[1-9][0-9]*$/3.非正整数/^((-/d+)|(
0+
HarryPang
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2017-01-18 20:02
机器学习入门(11)--多特征量梯度下降算法
,前面四维为输入:多特征向量Tips:n=特征数目x(i)=第i个训练样本的所有输入特征,可以认为是一组特征向量x(i)j=第i个训练样本第j个特征的值,可以认为是特征向量中的第j个值假设h(x)=θ
0+
hutao1101175783
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2016-12-15 20:00
JavaScript正则表达式校验非正整数实例
,跟小编一起来看看吧functionvalidation(){varval=document.getElementById("txtNumber").value;varregu=/^((-\d+)|(
0+
冷战
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2016-12-13 08:58
swift function programming
letb=a.reduce(0,combine:+)extensionArray{funcmMap(transform:Element->U)->[U]{returnreduce([],combine:{$
0+
玻璃瓶外的水
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2016-12-12 15:34
理解异方差
我们使用最小二乘法的时候有一个基本假定,其他变量对于模型的影响是常数u,比如在模型y=β
0+
β1x+u里面我们假定除了x以外,其他影响y的东西都是常数,合起来就是u.在这个假设下最小二乘法能够顺利进行,
Clifnich
·
2016-11-24 20:49
异方差
计量经济学
回归
异方差
计量经济学
理解异方差
我们使用最小二乘法的时候有一个基本假定,其他变量对于模型的影响是常数u,比如在模型y=β
0+
β1x+u里面我们假定除了x以外,其他影响y的东西都是常数,合起来就是u.在这个假设下最小二乘法能够顺利进行,
Clifnich
·
2016-11-24 20:49
异方差
计量经济学
回归
异方差
计量经济学
逻辑回归中代价函数求导推导
没有过程,现推导如下:所给代价函数:J(θ)=−1m[∑mi=1y(i)loghθ(x(i))+(1−y(i))log(1−hθ(x(i)))]其中:hθ(x(i))=11+e−θTx令z=θTx=θ
0+
JianDianZeng
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2016-10-24 21:16
机器学习
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