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Learing(Andrew)
Deep
Learing
.AI 神经网络与深度学习 Week4 5-8
Deep
Learing
.AI神经网络与深度学习Week45-8目录搭建神经网络块前向传播与反向传播超参数神经网络与大脑的关系搭建神经网络块概述:我们知道一个基本的神经网络是由前向传播和反向传播构成的,本节主要讲述的是如何运用前向传播和反向传播构建一个深度神经网络
scanf_yourname
·
2020-07-05 11:44
notes
深度学习
深度学习
notes
DeepLearning.AI 改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 Week3 6 -11
超参数调试、正则化以及优化Week36-11目录BatchNorm为什么奏效测试时的BatchNormSoftmax回归如何训练一个Softmax分类器深度学习框架BatchNorm为什么奏效从表象上理解,
Andrew
scanf_yourname
·
2020-07-05 11:44
notes
深度学习
Django.1.sqlite3 & magrations c
learing
.2017-08-08
pythonmanage.pymakemigrations...migrate...createsupersuer[name:password]sqlite3:/tongheng$sqlite3....databases....opentongheng.db....tables...selectcount()fromtablename...droptabletablename...PRAGMAta
小异_Summer
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2020-07-05 11:03
Andrew
and Taxi(二分+拓扑)
给n个点,m条边,然后每个边有个权值,然后需要把一些边反向使得图中无环,问你需要反向的边的最大边权最小是多少?写这题需要知道拓扑排序的一个应用,当原图是无环的,在a,b两点之间加一条有向边,还得保证图是环的,加的边的方向取决与topo[a],topo[b],若topo[a]usingnamespacestd;#definelsrtpii;constintinf=2e9;constintmaxn=1
MARS
·
2020-07-05 07:01
拓扑序列
基于
Andrew
ng课后作业6,matlab实现svm算法的垃圾邮件分类器(spam classifier)
零、背景matlab也不熟,python也不熟。机器学习没入门。啥也不会。我们的目标是:获得数据集--->构造字典--->获得特征向量X,y--->训练模型--->预测数据。一、邮件数据下载http://spamassassin.apache.org/old/publiccorpus/各压缩包内容在该网站上readme.html都有介绍。我使用了spam_2,hard_ham和easy_ham。(
LettyLin
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2020-07-04 22:04
机器学习
英E2
Lifeisa
Learing
process,whenwestartdoinganewendeavor,wewillmeetmanydifficultiesandmaketonsofmistakes,sosommetimeswealsofeelfrustrated
大萄
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2020-07-04 11:30
强化学习学习总结(一)——Qlearning
一、Qlearning算法思想构架二、Q
learing
算法程序实现1.导入importnumpyasnpimportpandasaspdimporttime2.给定初始值N_STATES=6#总长度thelengthofthe1dimensionalworldACTIONS
Raoodududu
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2020-07-04 07:55
强化学习
Andrew
Gasparovic2017年谷歌开发者大会(机器学习与TensorFlow)视频连接
AndrewGasparovic2017年谷歌开发者大会(机器学习与TensorFlow)谷歌大神带你十分钟看懂TensorFlowTensorFlow是世界上最受欢迎的开源机器学习框架,它具有快速、灵活并适合产品级大规模应用等特点,让每个开发者和研究者都能方便地使用人工智能来解决多样化的挑战。今天DT君给大家推荐的这个视频(及文字实录),是2017年谷歌开发者大会欧洲站上,谷歌研究院工程师And
路易三十六
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2020-07-04 06:19
知识扩展
Andrew
and Taxi (二分+拓扑排序)
题目链接:http://codeforces.com/contest/1100/problem/E题目大意:给出一个n个点,m条边的有向图。每条边都有边权,现在要求翻转若干条边的方向,使得这个图变成一个DAG,问要如何翻转边,才能使得被翻转的边中最大的权值最小化。题目思路:比赛的时候看了半天也没看懂这个题目第一问要输出的是什么,所以就直接跑去死磕F题了(最后F题也没磕出来,真的菜QAQ)这个题由于
破晓③
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2020-07-04 06:48
codeforces
ACM
图论
二分
机器学习-分类和逻辑回归
这里用到的数据是
Andrew
老师在coursera授课时作业中的数据,由于上传过程中公式格式有点乱,因此省掉了原理部分,具体的可以看
Andrew
老师的授课视频和讲义。
Vico_Men
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2020-07-02 17:36
机器学习
什么是黑帽SEO:黑帽seo和白帽seo的效果和区别
黑帽seo最早由2004年12月13日在美国的芝加哥举办的搜索引擎战略大会上,搜索引擎优化专家
Andrew
qq_17024305
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2020-07-02 16:31
无人驾驶算法学习(七):基于事件的视觉里程计
GuillermoGallego,TobiDelbr¨uck,GarrickOrchard,ChiaraBartolozzi,BrianTaba,AndreaCensi,StefanLeutenegger,
Andrew
su扬帆启航
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2020-07-02 13:28
无人驾驶算法学习
Andrew
Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型)
AndrewNg机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型)之前看过一遍,但是总是模模糊糊的感觉,也刚入门,虽然现在也是入门,但是对于一些概念已经有了比较深的认识(相对于最开始学习机器学习的时候)。所以为了打好基础,决定再次学习一下AndrewNg的课程,并记录笔记以供以后复习参考。1.内容概要Introduction什么是机器学习监督学习非监督学习LinearRegressionw
marsggbo
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2020-07-02 11:54
机器学习
笔记
集成学习
集成学习概述集成学习(Ensemble
learing
)是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器效果更好的一种机器学习方法。
liqiutuoyuan
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2020-07-02 08:08
机器学习
coursera Machine learning
Andrew
NG 笔记(一)
看到不少推荐AndrewNg的机器学习的课程,所以在coursera上注册了开始学。2016年1月15日1.Introduction1.machinelearningdefinitionArthurSamuel(1959):Machinelearningisafieldofstudythatgivescomputerstheabilitytolearnwithoutexplicitlyprogra
tachikoman
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2020-07-02 07:15
学习笔记
Stanford机器学习---第十一讲.异常检测
之前一直在看Standford公开课machinelearning中
Andrew
老师的视频讲解https://class.coursera.org/ml/class/index同时配合csdn知名博主RachelZhang
小灰兔呼噜噜
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2020-07-02 07:55
Machine
Learning
Coursera上的
Andrew
Ng《机器学习》学习笔记Week2
Coursera上的AndrewNg《机器学习》学习笔记Week2作者:雨水/家辉,日期:2017-01-18,CSDN博客:http://blog.csdn.net/gobitanLecture1:LinearRegressionwithMultipleVariables多元线性回归多个参数的线性回归与单参数并没有特别不同。但有一点有所不一样:当有多个参数的时候,如果两个参数的尺度差异太大,会导
gobitan
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2020-07-02 01:51
5.
大数据
对冲基金经理的告别信 (ZT)
写信的人叫
Andrew
,是加州对冲基金LahdeCapital的基金经理。去年做空次贷,使得他的基金年回报高达866%。今年他决定牛放桃林,马勒戈壁,关掉基金回家追寻逝水流年,就写了
g9yuayon
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2020-07-02 00:12
SQLServer中的 dbo
例如,如果用户
Andrew
是固定服务器角色sysadmin的成员,并创建表T1,则表T1属于dbo,并以dbo.
Alone_in_
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2020-07-01 07:40
随笔
监督学习之Logistic regression——
Andrew
Ng机器学习笔记(二)
内容提要这篇博客的主要内容有:-介绍欠拟合和过拟合的概念-从概率的角度解释上一篇博客中评价函数J(θ)为什么用最小二乘法-局部加权线性回归(LocallyWeightedLinearRegression(LWR))-逻辑回归(Logisticregression)-感知器学习算法(Theperceptronlearningalgorithm)欠拟合与过拟合我觉得欠拟合和过拟合都是从拟合的逼近训练集
A_cainiao_A
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2020-07-01 07:32
机器学习
You are rubbing salt in her wounds
(阎成席原创口语系列教材)【
Andrew
’sNote】I’msurenoneofyouhaveevertriedthis,butifyouputsaltintoanopenwounditreally,reallyhurts.Weusethisphrasemetaphoricallytodescribewhatharsh
阎先生
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2020-07-01 05:46
Deep
Learing
—CV系列(二十)——基于MTCNN与centerloss/arcloss实现的人脸识别项目流程
文章目录一、什么是人脸识别1.1人脸识别的官方解释和通俗解释1.2人脸识别出现的时间和影响1.3目前人脸识别在AI领域的地位二、人脸识别的应用2.1主动身份认证2.2被动身份认证2.3人脸识别的盈利模式三、实现人脸识别的流程四、实现人脸识别的方法有哪些4.1传统机器学习方法4.2常用深度学习方法五、Mtcnn+centerloss(arcfaceloss)的人脸识别流程5.1训练一个特征提取器5.
wa1tzy
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2020-07-01 05:42
深度学习
AI
人脸识别
人脸识别
算法
计算机视觉
pytorch
深度学习
Coursera “机器学习 -
Andrew
Ng”(前7.5周)总结
有幸在旷视科技的大佬推荐下自学吴恩达(AndrewNg)的机器学习课,小小地总结一下最近都学了点啥~Week11.单变量线性回归(LinearRegressionwithOneVariable)2.梯度下降法(GradientDescent)3.线性代数相关介绍(矩乘、求逆、转置)Week21.多变量线性回归(MultivariateLinearRegression)2.正规方程法(NormalE
嘉伟森的猫
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2020-07-01 01:59
机器学习/深度学习笔记
机器学习
Machine Learning(
Andrew
)Week5
NeuralNetworks:Learning神经网络的表示上一周说到神经网络的表示:有如下公式:如果增加隐藏层,就是增加如果是多元分类的话,就是在最后hθ(x)变多。如,三类的分类:现在,要做学习了,所以需要看成本函数。回顾逻辑回归中的成本函数:神经网络的成本函数却要复杂很多:在hθ(x)部分,有k类;θ部分,有L层,是第l层第i个单元到l+1层第j个单元的θ。反向传播算法(Backpropag
DanaMeng
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2020-06-30 18:12
Machine
Learning
对话吴恩达(
Andrew
Ng):超级大咖深度解析人工智能 以及如何成为已经数据挖掘工程师
4月14日对话吴恩达(AndrewNg):超级大咖深度解析人工智能的发展现状与未来沙龙实录2016-04-16机器学习研究会数盟【数盟致力于成为最卓越的数据科学社区,聚焦于大数据、分析挖掘、数据可视化领域,业务范围:线下活动、在线课程、猎头服务、项目对接】【优惠倒计时】数据定义未来,2016年5月12日-14日DTCC2016中国数据库技术大会登陆北京!4月20日前输入数盟专属购票优惠码iir46
learn deep learning
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2020-06-30 18:20
机器学习
斯坦福大学(
Andrew
Ng)机器学习课程讲义
斯坦福大学(AndrewNg)机器学习课程讲义分类:模式识别2012-12-1314:213076人阅读评论(0)收藏举报http://see.stanford.edu/see/courseinfo.aspx?coll=348ca38a-3a6d-4052-937d-cb017338d7b1http://v.163.com/special/opencourse/machinelearning.ht
learn deep learning
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2020-06-30 18:14
统计学习方法
机器学习
安装Cython教程
背景介绍:为了评价我的显著模型是否好用,我采用了DSS的评测代码这是DSS作者的网址链接:https://github.com/
Andrew
-Qibin/SalMetricSalMetric就是评测测试出来的显著图效果好坏的方式使用这个评测代码需要安装如下两个
显著性检测-Archerzjc,
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2020-06-30 18:06
显著性检测
SCRN中科院
EGNet
http://www.52nlp.cn/tag/tensorflow
Andrew
Ng (吴恩达) 深度学习课程小结 tensorflow
http://www.52nlp.cn/tag/tensorflowAndrewNg(吴恩达)深度学习课程小结2条回复AndrewNg(吴恩达)深度学习课程从宣布到现在大概有一个月了,我也在第一时间加入了这个Coursera上的深度学习系列课程,并且在完成第一门课“NeuralNetworksandDeepLearning(神经网络与深度学习)”的同时写了关于这门课程的一个小结:AndrewNg深
zhang405744522
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2020-06-30 13:38
香草的魔咒
"
Andrew
",妈妈说到,"去把那边的甜菜框搬过来,这边有位太太要买。"
Andrew
放下手里的图册,走到摊位边。“是的,妈妈。”一边将装有甜菜的竹筐费劲儿挪到摊面上。
Daring_dd
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2020-06-30 12:28
吴恩达(
Andrew
Ng)《机器学习》课程笔记(1): 第1周——机器学习简介,单变量线性回归——梯度下降法
吴恩达(AndrewNg)在Coursera上开设的机器学习入门课《MachineLearning》:课程地址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning目录一、引言1.1、机器学习(MachineLearning)2.1、监督学习(SupervisedLearning)(1)什么是监督学习?(2)监督学习分类:3.1、无监督学习(Unsuper
TechArtisan6
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2020-06-30 12:23
机器学习
吴恩达
机器学习笔记
吴恩达机器学习第一周编程题参考答案
/download.csdn.net/download/yhf2333/10684934语言:OctaveTips:一维梯度下降:1.gradientDescent函数中,更新theta要同步,(原因
Andrew
ValenciaZada
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2020-06-30 07:03
机器学习
Virtual Studio Code Remote遇到的各种坑
错误log:[22:04:41.048]>[22:04:41.050]Gotsomeoutput,c
learing
connectiontimeout
romulus_1985
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2020-06-30 01:02
网络笔记
这些天在读《计算机网络》(
Andrew
著,潘爱民译)、《计算机网络:自顶向下方法》、《TCP/IP详解卷1》,记了一点笔记。0.层网络是分层的,每层都只依赖其直接下层。
安静的书桌
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2020-06-29 21:11
计算机网络(第五版)
Andrew
S.Tanenbaum——学习笔记Key-point-1.4
第1章引言————————本文为作者原创,转载请注明出处————————此系列为本人的学习笔记,欢迎大家在留言区对概念进行拓展延伸,甚至纠错讨论!1.4参考模型1.4.1OSI参考模型1.OSI参考模型本身并不是一个网络体系结构——他没有定义每一层的服务和所用协议;2.物理层:关注在一条信道上传输原始比特;3.(1)数据链路层:主要任务:原始的传输设施——>没有漏检传输错误的线路(将真实的错误掩饰
wjrforcyber
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2020-06-29 19:49
计算机网络学习笔记
斯坦福大学公开课机器学习课程(
Andrew
Ng)九经验风险最小化
课程概述:1.偏差/方差(Bias/variance)2.经验风险最小化(EmpiricalRiskMinization,ERM)3.联合界引理与Hoeffding不等式4.一致收敛(UniformConvergence)一、偏差/方差偏差与方差对应的仍然是过拟合与欠拟合的问题,本篇主要解决的问题就在于构建一个模型,对何时出现过拟合和欠拟合进行说明。关于过拟合与欠拟合的问题,前面已经讲过,这里在稍
一路前行1
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2020-06-29 17:35
machine
learning
Machine
Learning
吴恩达机器学习课程-作业4-神经网络训练(python实现)
MachineLearning(
Andrew
)ex4-NeuralNetworksLearning椰汁笔记NeuralNetworks1.1Visualizingthedata1.2Modelrepresentation
生榨的椰汁
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2020-06-29 11:34
Machine
Learing(Andrew)
ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
笔者在使用LogisticRegression模型进行预测时,报错Traceback(mostrecentcalllast):File“D:/软件(学习)/Python/Machine
Learing
/taitannike
王大阳_
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2020-06-29 09:25
Bedug
半监督学习(semi-supervised
learing
)
1未标记样本【假设】数据分布信息和类别标记的联系。【常见假设】聚类假设(clusterassumption):同一族的样本属于同一个类别。流形假设:数据分布在流形结构上:邻近的样本有相似的输出值。【半监督学习的划分】纯半监督:直推学习(dransductivelearning)2生成式方法(generativemethods)标记与未标记样本,都有一个潜在的模型“生成”:比如基于极大似然估计求解E
Wenyu_1307
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2020-06-29 08:15
学习记录
Machine Learning By
Andrew
Ng (5)
NotesonMachineLearningByAndrewNg(5)Clickheretoseepreviousnote.NeuralNetworks:RepresentationNon-linearhypothesesNon-linearclassificationYoumayusepolynomialfeaturestofindanidealclassifier,butwhenwehavel
我是全宇宙ENERGE的总量
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2020-06-29 07:22
机器学习
笔记
Note on Machine Learning by
Andrew
Ng (吴恩达机器学习笔记 英文版)
MachineLearningByAndrewNg(吴恩达机器学习笔记英文版)这是我记录的吴恩达机器学习的课堂笔记。但是我记录的是英文版,所以如果有什么地方记录不准确,希望大家指出。另外,我也见到了中文版的笔记,但是只有第一章。学习了中文版后,我打算在学习ML之余,结合我自己的理解,不断更新这个笔记。有人觉得ML很难,但是我要说明一点。作为XDU的大一学生,我在第一年的结束时,高数总评93期末98
我是全宇宙ENERGE的总量
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2020-06-29 07:21
笔记
机器学习
4吴恩达Meachine-
Learing
之多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables)
未经允许,不得擅自改动和转载4.1多维特征(MultipleFeatures)目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为(x1,x2,...,xn)。增添更多特征后,我们引入一系列新的注释:此时模型中的参数是一个n+1维的向量,任何一个训练实例也都是n+1维的向量,特征矩阵X的维度是m*(n+1)。因此
双愚
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2020-06-29 04:45
CVPR2020-优于空间池化的Strip Pooling方式 | Strip Pooling: Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing
程明明组的论文,针对问题和解决方案都比较直接,相关代码也已经开源了论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.13328.pdfGithub:https://github.com/
Andrew
-Qibin
chenzy_hust
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2020-06-29 03:24
Coursera 吴恩达
Andrew
Ng,深度学习 deeplearning
最近吴恩达的深度学习第五门课序列模型终于出来了,我抽了一些时间,刚刚完成了课程,不得不说,Ng的第五门课我还是很满意的,视频和作业都很不错,作业内容也很前沿,比如Emogify和triggerworddetection,再加上我最近沉迷小爱同学,因此尤其对triggerworddetection比较感兴趣233.准备抽时间用我的渣电脑搞一波自己的数据集并训练一波。我也特地把Ng的深度学习课程整理放
kurumi233
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2020-06-29 03:27
【原创】Marvell 88E6390交换芯片disable自动学习功能的坑
官方芯片手册上说可以Marvell88E6390通过清除端口的PAV来禁用端口的自动mac地址学习(Learningcanbedisabledonanyindividualportbyc
learing
theport
yomi_ava
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2020-06-29 01:39
关于SVM核函数的选择
上网搜索了一下,
Andrew
的说法是:1.当样本的特征很多时,特征的维数很高,这是往往样本线性可分,可考虑用线性核函数的SVM或LR(如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的
weixin_37141955
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2020-06-28 19:49
稻盛和夫:满怀热情全力以赴聚精会神专注于每一个瞬间,就能展望明天开创美好将来
Andrew
:稻盛是我最敬佩的一个人,其思想深深的影响了我。不必为将来的成就莫名焦虑,只要认真过好今天这一天,自然就能看清明天。
Andrew在Montreal
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2020-06-28 15:54
Windows服务器 本地用户、组的 配置与管理
部门中文名英文名Manager凯文KevinInformationDepartment(信息部)田田
Andrew
麦麦Michael小刚Ethan麦兜Mike大卫DavidFinancialDepartment
weixin_34239169
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2020-06-28 14:16
Windows server 2008本地用户和组的创建于管理
部门中文名英文名Mana,ger凯文KevinInformationDepartment(信息部)田田
Andrew
麦麦Michael小刚Ethan麦兜Mike大卫DavidFinancialDepartment
weixin_34202952
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2020-06-28 13:32
最小二乘参数估计---梯度下降法求解参数的sas代码实现
但是还有很多其他方法可以达到上述效果,
Andrew
在大样本和小样本的情况下给出了两种梯度下降的方法。我这里实现了他的第一种步长参数选取为0.03,初始值选取为00。数据集使用的是sas内
weixin_34186950
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2020-06-28 13:03
干货 | 用python3+dlib教你的程序察言观色
访问flyai.club,一键创建你的人工智能项目作者|
Andrew
_qianwww.cnblogs.com/qsyll0916/p/8893790.html一、介绍我想做的是基于人脸识别的表情(情绪)
weixin_34004750
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2020-06-28 09:33
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