Learing(Andrew)

【论文】ICCV 2017,2015 best paper（附论文下载地址）

2017AwardsHonorablementionsNicholasRhinehart,KrisM.KitaniFirstPersonActivityForecastingwithOnlineInverseReinforcementLearing
heiheiya·2018-08-23 14:25

深度学习中优化算法小结

终于可以开始讲优化算法了（写博客真是太花时间了，不过对于自我总结还是很有帮助的），本篇博客主要参照《DeepLearing》第8章，《深度学习实战》第5章以及清华博士大佬的一篇知乎文章《一个框架看懂优化算法
Maples丶丶·2018-08-15 16:40

Zero-Shot Learing零样本学习数据集分享（GoogleNet 提取）

Zero-ShotLearing问题数据集分享（GoogleNet提取）提供几个最常用的Zero-ShotLearning的数据集，均为GoogleNet提取的图片特征，引用相应数据时，请注意对应作者的引用说明
volcano_Lin·2018-08-13 09:36

lseek()函数详解

今日命令：df-k//查看磁盘的分区情况andrew@andrew-Thurley:~/work/iotec$df-k文件系统1K-块已用可用已用%挂载点udev2800604028006040%/devtmpfs56606883765576922%
AndrewYZWang·2018-08-10 23:37

【mysql】解决mysql java.sql.SQLException: The server time zone value‘XXXXXX' is unrecognized or represen

Clearingpendingacquires.Whiletryingtoacquireaneedednewresource,wefailedtosucceedmorethanthema
Jay-i·2018-07-31 10:52

什么是One-shot Learning 、Zero-shot Learning？

Zero-shotLearing就是训练样本里没有这个类别的样本，但是如果我们可以学到一个牛逼的映射，这个映射好到我们即使在训练的时候没看到这个类，但是我们在遇到的时候依然能通过这个映射得到这个新类的特征
Hero_Never_GIVE_UP·2018-07-24 16:22

octave的学习

octave的学习最近在看andrew的关于machinelearning的学习。发现他在用octave的工具来学习machinelearning。
fly1056601582·2018-07-20 11:48

Andrew Ng机器学习笔记（七）

简介主要内容SupportVectorMachinesOptimizationobjectiveLargemarginintuition：Themathematicsbehindlargemarginclassification(optional):Kernels1：Kernels2：UsinganSVM:参考链接简介支持向量机在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应
Hyaloidz·2018-07-17 17:12

Andrew Ng机器学习笔记（六）

文章目录简介主要内容DecidingwhattotrynextEvaluatingahypothesis:ModelSelectionandTrain_Valid_TestSetsDiagonosingBiasvs.VarienceRegularizationandBias_Variance:DecidingWhattoDoNextRevisitedPrioritizingWhattoWorkOn
Hyaloidz·2018-07-17 17:48

CocoaPods 抽风重置 Commend Tips

Clearingaspecificpod`podcacheclean--all`#willcleanallpods`podcacheclean'FortifySec'--all`#willremoveallinstalled'FortifySec'pods
Legend_劉先森·2018-07-13 17:01

记录一则ORA-600 [13011]错误

Oracle11.2.0.1现象：alert告警日志定期出现ORA-600[13011]错误1.故障现象2.初步分析3.匹配MOS4.定位解决1.故障现象数据库alert日志：FriJul1302:00:002018ClearingResourceManagerplanviaparameterFriJul1302
AlfredZhao·2018-07-13 10:00

context:property-placeholder 读取配置链接数据库失败

Clearingpendingacquires.Whiletryingtoacquireaneedednewresource,wefaile
心怀寰宇·2018-07-11 17:19

【Andrew Ng机器学习】单变量线性回归-代价函数（二）

课程：吴恩达机器学习更深入的理解代价函数的作用两个参数的代价函数这次我们对代价函数图形化时，保留全部参数\theta_0和\theta_1。这是关于房价的训练集当我们设置\theta_0=50,\theta_1=0.06,就得到了h\theta图像：J(\theta_0,\theta_1)的图像：上一个例子中，我们只有一个参数\theta_1得到的是这样的图像：现在，当我们有两个参数，实际上也是一
jenye_·2018-07-11 15:43

学期课程导学以及相关书籍推荐【中国大学mooc课程-python机器学习应用笔记】

机器学习分类：监督学习（SupervisedLearning）无监督学习（UnsupervisedLearing）强化学习（Rein
j_starry·2018-07-09 21:13

【Andrew Ng机器学习】无监督学习

课程：无监督学习监督学习每个样本都被标记为良性或是恶性，对于监督学习中的每个样本我们已经知道什么是所谓的正确答案。无监督学习都有相同的标签，或是没有任何标签。我们得到一个数据集，但是我们不知道拿它来做什么，也不知道每个样本点是什么，我们只知道这里有一个数据集，你能在其中找到某种结构吗？在无监督学习算法中，可能判定，该数据集中包含两个不同的簇(clusters)。这就是所谓的聚类算法聚类算法的应用：
jenye_·2018-07-08 12:11

JavaScript 实用窍门

删除数组尾部元素一个简单方法就是改变数组的length值:constarr=[11,22,33,44,55,66];//truncantingarr.length=3;console.log(arr);//=>[11,22,33]//clearingarr.length
csdn_admin_·2018-06-28 14:14

来自英伦的吟游诗人，又推出一首令人沉沦的佳作

乐队原本由主唱MikeRosenberg和作曲者AndrewPhillips组成，但在2009年，Andrew离队，乐队也因此而解散，此后，主唱仍以Passenger的名义进行个人发展。
环球音乐榜·2018-06-27 00:00

2018-06-14 群里小论聊天系统后台怎么存聊天记录

开宇提出declearing看需求了什么样的业务模型，以后怎样scale。比如支不支持group支不支持群发。语音图片。杨老板提出进阶比如只是文字，当然是大型的，先不说群发。
alucardzhou·2018-06-15 00:08

2018-05-25 Machine Learning by Andrew Ng

参考AndrewNg课程MachineLearning机器学习的定义：AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformancemeasureP,ifitsperformanceattasksinT,asmeasuredbyP,improveswithexperienceE.Ins
奥斯本·2018-06-14 17:26

机器学习算法知识点

在定义分类工作之后，我们解释信息增益（下一个Andrew教程）如何用于查找预测输入属性。我们展示了递归地应用这个过程如何构建决策树来预测未来事件。然后，我们仔细研究一个如此重要的问题，它是所有
messi_james·2018-06-13 10:30

Unity3d之背包系统

Unity3d实战之背包系统选题要求参考unity官网的背包系统例子，实现一个简单的背包系统实现效果静态图动态图知识准备摄像机渲染ClearingFlags：Skybox：天空盒(默认项)。
Wonderful_sky·2018-06-05 23:03

Batch Normalization

归一化之前和归一化之后的代价函数示意图，左边的最归一化之前，右边为归一化之后，最中间的点为我们要优化的最优点（图片来自Andrew最新deeplearning.ai改善深层神经网络课程的1.9Normalizinginputs
shelley__huang·2018-06-05 10:53

Coursera吴恩达机器学习笔记及代码练习(Matlab版)

coursera课程主页https://www.coursera.org/learn/machine-learning之前寒假其实已经在B站上看过Andrew的这门机器学习了，先在这里给出链接，基本上都是有中文字幕的
不晓得X·2018-06-01 12:31

ERROR！！！

Clearingpendingacquires.W
a_cookie·2018-05-26 20:58

自适应性神经网络（Adaline）——Python实现

importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdclassAdalineGD(object):"""ADAptiveLInearNEuronclassifier.Parameters----------eta:floatLearingrate
浩1001·2018-05-26 17:56

【Tensorflow】设置自动衰减的学习率

tf.train.exponential_decay(learing_rate,global_step,decay_steps,decay_rate,staircase=False)learning_rate
TwT520Ly·2018-05-22 00:00

【Andrew Ng 机器学习】 cs229-notes1 Equation(3) 的证明

在cs229-notes1的第9页给出了以下等式：$$\nabla_AtrABA^TC=CAB+C^TAB^T$$后面推导线性回归的正规方程(NormalEquation)的时候，需要用到这个等式。我在它的证明上纠结了很久，因此在这里写下我的证明，希望对正在纠结这个证明的同学有所帮助。以下标题是为了(希望)搜索引擎能将一些模糊的公式输入索引到这个页面来，从而能帮助到正在使用搜索引擎查找这个问题的同
csRyan·2018-05-19 00:00

Andrew Ng机器学习课程笔记（十八）之无监督学习之独立成份分析

PrefaceCocktailPartyProblemICAAmbiguities信号不能是高斯分布IndependentComponentAnalysisPrefaceCocktailPartyProblem（鸡尾酒宴会问题）ICAAmbiguities（ICA不确定性）DensitiesFunction（密度函数）LinearTransformations（线性变换）IndependentCo
danerer·2018-05-18 23:10

Andrew Ng机器学习课程笔记（十六）之无监督学习之因子分析模型与EM算法

PrefaceMarginalsandConditionalsofGaussiansRestrictionsofΣFactorAnalysis低维映射高维(x,z)的联合分布x的最大似然估计EMAlgorithmforFactorAnalysisE-StepM-Step(1)基于参数Λ的函数最大化(2)基于参数μ的函数最大化(3)基于参数Ψ的函数最大化EMAlgorithmforFactorAna
danerer·2018-05-13 19:38

Andrew Ng机器学习课程笔记（十四）之无监督学习之混合高斯模型与EM算法

PrefaceGaussianMixtureModelEMAlgorithmforGMME-StepM-Step基于参数μ的函数最大化基于参数ϕ的函数最大化基于参数Σ的函数最大化EMAlgorithmforGMMPrefaceGaussianMixtureModel（GMM，高斯混合模型）EMAlgorithmforGMMGaussianMixtureModelGMM是对高斯判别模型（Gaussi
danerer·2018-05-11 21:46

地理信息系统入门基础篇（五）---GIS数据获取

5.1现有的GIS数据5.1.1空间数据基础设施（SDI）、数据交换中心（Clearinghouse）、地理门户网站（Geoportal）5.1.2美国地质调查局（USGS）5.1.3美国人口普查局：提供拓扑统一地理编码格式
QIYICat·2018-05-02 20:38

地理信息系统入门基础篇（五）---GIS数据获取

5.1现有的GIS数据5.1.1空间数据基础设施（SDI）、数据交换中心（Clearinghouse）、地理门户网站（Geoportal）5.1.2美国地质调查局（USGS）5.1.3美国人口普查局：提供拓扑统一地理编码格式
QIYICat·2018-05-02 20:38

对进程的监视 | Linux 中国

--Andrew有用的原文链接请访问文末的“原文链接”获得可点击的文内链接、全尺寸原图和相关文章。
技术无边·2018-04-23 00:00

Java中calendar的使用

阅读更多1.使用calendar取上月最后一天使用calendar.getActualMaximum(Calendar.DAY_OF_MONTH)取最大值packagecom.andrew.code;importjava.text.SimpleDateFormat
andrew7676·2018-04-17 17:00

Java中calendar的使用

阅读更多1.使用calendar取上月最后一天使用calendar.getActualMaximum(Calendar.DAY_OF_MONTH)取最大值packagecom.andrew.code;importjava.text.SimpleDateFormat
andrew7676·2018-04-17 17:00

Bagging

Bagging是BootstrapAggregating的英文缩写，刚接触的童鞋不要误认为bagging是一种算法，Bagging和Boosting都是ensemblelearing中的学习框架，代表着不同的思想
LeadAI学院·2018-04-11 00:00

Andrew Ng机器学习课程笔记（五）之监督学习之Generative Learning Algorithms

PrefaceGenerativeLearningAlgorithms生成学习算法GLA与判别学习算法DLA:GaussianDiscriminantAnalysisMultivariateGaussianDistribution（多元高斯分布）GaussianDiscriminantAnalysismodelGaussianDiscriminantAnalysis与LogisticRegress
danerer·2018-04-10 23:32

python机器学习密码之初来乍到

举个栗子这篇文章learingtheenigmawithrecurrentNeuralNetworks。是2017年发表于AAAI的一篇文章，AAAI2017是指第31届人工智能大会AAAI-17，
lillian_trip·2018-04-10 15:07

学习Andrew Ng的神经网络和深度学习课程的笔记part one(二)

2.9针对单个样本的反向传播中的导数计算2.10针对m个样本的梯度下降2.11向量化（vectorization）关于向量化的作用，可以参见下面的例子，直观而形象的看出向量化能够节省运算时间的开销importnumpyasnpimporttimea=np.random.rand(1000000)b=np.random.rand(1000000)tic=time.time()c=np.dot(a,b
Roy-Better·2018-04-04 22:36

学习Andrew Ng的神经网络与深度学习的课程Part(一) 笔记一

2.1二分类2.2Logisticsregression2.3logisticsregressioncostfunction2.4Gradientdescent
Roy-Better·2018-04-03 22:29

Andrew Ng机器学习课程笔记（一）之监督学习之Linear Regression

PrefaceAndrewNgMachineLearningLinearRegression1.问题导入：2.Costfunction3.GradientDescent（LMS）4.StochasticGradientDescent（LMS）5.TheNormalEquations参考文献Preface这是我的AndrewNg机器学习课程学习的开始，从这里开始我将一步一步的进入机器学习的领域，为自
danerer·2018-04-03 16:21

使用 Hexo 和 GitHub 搭建博客，出现 hexo -d 报错如何解决？

能够在本地打开，但是部署不到github上去*******hexod的时候报错*********$hexodINFODeploying:gitINFOClearing.deployfolder...INFOCopyingfilesfrompublicfolder
Hyo_yew·2018-03-20 14:16

如何清除SharePoint Server 配置缓存

ClearingtheConfigurationCacheManual
惊艳了青春·2018-03-18 00:56

Clearing pending acquires. While trying to acquire a needed new resou

Clearingpendingacquires.Whiletryingtoacquireaneedednewresource,wefailedtosucceedmorethanthemaximumnumber
阶前梧桐已秋声·2018-03-15 16:48

机器学习实战(MachineLearinginAction) 第三章 决策树

决策树(decisiontree)很流行的一个原因就是对机器学习算法的知识要求很低.决策模块(decisionblock)终止模块(terminatingblock):表示已经得出结论,可以终止运行分支(branch)连接决策模块或终止模块.有点:计算复杂度不高,易于理解,对中间值的缺失不敏感,可处理不相关特征数据.缺点:可能会产生过度匹配问题.使用数据类型:数值型和标称型创建数据集defcrea
Claroja·2018-03-12 00:00

Tensorflow实现策略网络（深度强化学习一）

1.深度强化学习简介强化学习（ReinforcementLearing）是机器学习的一个重要分支，主要用来解决连续决策的问题。强化学习可以在复杂的,不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标。
山水之间2018·2018-02-28 15:30

ML学习建议(Andrew Ng)

贴上吴恩达的建议（渣译）来自Bilibili机器学习视频148楼NewConstance用户在社交媒体上关注那些机器学习的领军人物，看他们热切关注哪些论文、博客等，自己也去试着阅读；复现别人的成果。尽管这一方法经常被人低估，这仍是一个非常有效的方法去学习ML。看见很多斯坦福PhD学生们成长为厉害的研究人员，我可以很自信的说，复现别人的结果（而不仅仅是读论文）是能使你理解最新的算法的细节的一种有效方
卖了论文娶媳妇·2018-02-17 12:41

Coursera 吴恩达 Andrew Ng，深度学习 deeplearning 答案

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
改造汽水侠2号·2018-02-12 00:43

机器学习入门笔记一（Machine Learning）

笔记主要知识点来源于Coursera上Andrew的MachineLearning公开课1.DefinitionofMachineLearningTomMitchellWell-postedLearningProblem
Armain·2018-02-08 11:26

Coursera | Andrew Ng (02-week2)—改善深层神经网络：优化算法

在吴恩达深度学习视频以及大树先生的博客提炼笔记基础上添加个人理解，原大树先生博客可查看该链接地址大树先生的博客-ZJCoursera课程|deeplearning.ai|网易云课堂CSDN：http://blog.csdn.net/junjun_zhao/article/details/79239514OptimizationAlgorithms2.1Mini-batchGradientDesce
ZJ_Improve·2018-02-02 16:42
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