WTX

深度学习算法原理——神经网络的基本原理

神经网络1、神经元概述神经网络是由一个个的被称为“神经元”的基本单元构成，单个神经元的结构如下图所示：对于上述的神经元，其输入为x1x1，x2x2，x3x3以及截距+1+1，其输出为：hW,b(x)=f(WTx
zhiyong_will·2015-11-09 00:00

svm

tt 2 import numpy as np 3 import random 4 import time 5 st = time.time() 6 7 def wTx
·2015-11-08 14:01

SVM前言：从函数间隔到几何间隔再到最优间隔分类器

单样本的函数间隔： 总体的函数间隔： 几何间隔点到线的距离公式： 单样本几何间隔： 总体几何间隔：   首先得明白：超平面wTx+b=0与超平面2wTx+2b=0
·2015-11-02 14:26

支持向量机

那么该平面可以表示为： 　　wTx+b=0 到这里大概就明白了，其实我们想要的是用一个规则去判断未知的节点的性质，但是不知道什么样的规则是准确的，SVM就是帮我门去根据一定的策略找到这条规
·2015-10-31 19:06

上周热点回顾（9.26-10.2）

; 浅析无线定位技术（xelz）· 折腾了这么多年的.NET开发，也只学会了这么几招 软件开发不是生活的全部，但是好的生活全靠它了（James Li）· 我的各种面试经历（wtx
·2015-10-31 09:55

Finalize() 和 Dispose()

/www.yesky.com/20030311/1656401_1.shtml MSDN垃圾回收专题： http://msdn2.microsoft.com/zh-cn/library/0xy59wtx.aspx
·2015-10-28 09:35

ML—SVM讲义

假设n维空间的分类超平面是wTx+b=0。则任意一点(x,y)到这个超平面的距离为|wTx+b|||w||2。而SVM的目
zhangzhengyi03539·2015-10-24 14:00

感知器

首先，我们对g(x)=wTx+w0做一些形式上的改变。
Angel_Yuaner·2015-08-28 14:56

线性分类器：Fisher线性判别

这里我们讨论的线性判别函数类型为：g(x)=wTx+w0。采用不同的准则和不同的寻优算法就会得到不同的线性分类器。
Angel_Yuaner·2015-08-28 10:55

Andrew Ng机器学习课程7

1,2,...,m}与线性决策平面(w,b)之间的functionmarginγ^和geometricmarginγ、好的分类决策平面特点得到了一个最优化问题：max(γ,w,b)γs.t.y(i)(wTx
Zhang_P_Y·2015-08-26 11:08

Andrew Ng机器学习课程7

1,2,...,m}与线性决策平面(w,b)之间的functionmarginγ^和geometricmarginγ、好的分类决策平面特点得到了一个最优化问题：max(γ,w,b)γs.t.y(i)(wTx
LG1259156776·2015-08-26 11:00

Sparsity and Some Basics of L1 Regularization （学习Free Mind知识整理）

f(x)=∑j=1pwjxj=wTx阅读http://freemind.pluskid.org/machine-learning/sparsity-and-some-basics-of-l1-regularization
langb2014·2015-08-22 12:00

解密SVM系列（二）：SVM的理论基础

一个简单的二分类问题如下图：我们希望找到一个决策面使得两类分开，这个决策面一般表示就是WTX+b=0,现在的问题是找到对应的W和b使得分割最好，知道logistic分类机器学习之logistic回归与分类的可能知道
on2way·2015-08-17 19:00

Logistic应用于二分类

回归方程z=w0x0+w1x1+w2x2+w3x3+...wnxn=wTx表示两个向量对应元素的相乘x是分类器的输入特征w是我们需要求的最佳参数算法过程每个回归系数初始化为1重复R次：。。。
qunxingvip·2015-07-19 18:00

机器学习 Support Vector Machines 3

minγ,w,bs.t.12∥w∥2y(i)(wTx(i)+b)⩾1,i=1,...m我们可以将约束条件改写成如下：gi(w)=−y(i)(wTx(i)+b)+1⩽0对于每一个训练样本，我们都有这样一个约束条件
shinian1987·2015-06-12 11:00

Andrew NG机器学习课程笔记（七）

形式化表示为： 这里用||w||=1规约w，使得wTx+b是几何间隔。 到此，我们已经将
Datuqiqi·2015-05-25 14:00

机器学习手记[10]--logistic回归和python实现

1数学方法：以均值误差衡量方法作为误差函数，误差函数=求和((WTX-y)的平方)误差最小的时候，是极值点，因此误差函数关于权重矩阵W的导数为0通过这个方法计算w矩阵=inverse((xTx))*x.T
a_31415926·2014-10-28 16:00

【机器学习-斯坦福】学习笔记7 - 最优间隔分类器问题

核方法（下一讲） 复习：支撑向量机中改动的符号：输出y∈{-1,+1}h输出的假设值也改为{-1,+1}g(z)={1,如果z>=0; -1,如果z>0；如果y(i)=-1，为了获得较大的函数间隔，需要令wTx
maverick1990·2013-11-21 20:00

[转]iBATIS查询条件为多个参数

原文：http://hi.baidu.com/wtx521/item/1ac70d0f1f518e8302ce1bad当查询记录的时候，过滤记录的条件为多个的时候你就不能使用parameterClass
rekcodes·2013-10-08 09:00

Android中removeCallbacks失效原因

转自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_6714fba70100wtx1.html在Android开发中会使用Handle的removeCallbacks函数，该函数功能为：
huangyanan1989·2013-09-02 20:00

日志系统，求市场指导！

http://rz.wtxgs.com/wtx_1JQIVFSwtx_2UKV1POwtx_3DYUB8J即将推出的项目，求运作指导！免费使用，不收费那种。
knife·2013-08-13 18:00

TR隐藏显示导致colspan出错的问题

发现这个问题了网上搜出来个类似的http://maysnow.iteye.com/blog/654178又找到个http://hi.baidu.com/wtx521/item/01c9be76744791205d17890axxx.style.display
duxingzhe0311·2012-09-13 12:00

ubuntu 12 04下安装JDK7

本文参考自，http://hi.baidu.com/wtx521/item/a453d3e43003b3068d3ea8d0。 
北羽·2012-06-17 16:00

WTX ERROR 0x10034(LOADER_RELOCATION_OFFSET_TOO_LARGE)报错整理

因为程序的代码中，有一句关于64位的操作，所以在加载.out时会报错，下载不下去。报的错是WTXERROR0x10034(LOADER_RELOCATION_OFFSET_TOO_LARGE).在c/c++complier中添加了-mlongcall，还是不行！在编译这个模块时，在编译选项中加入-mlongcall就可以了。ARM和PPC架构出现这种情况的可能比较大-mlongcall应该能解决问
bbs598598·2012-03-28 19:00

struts2中的constant介绍之struts.objectFactory与spring的整合

原文地址:http://hi.baidu.com/wtx521/blog/item/f4285a0318c2ad1f728da578.htmlstruts2提供给我们更为灵活的设计,他的很多东西都是可以手动配置的
皮特张·2012-03-02 11:00

解决"ORA-28001: the password has expired”

http://hi.baidu.com/wtx521/blog/item/725ed2af279546104a36d625.html Oracle 10g 以上密码失效问题 oracle em无法登录
qpzmal·2011-10-13 15:00

Serv-U文件服务器用户安装配置使用手册

64f2b03b89491339228f6d92134cc5b0/http:||download.rhinosoft.com|/ServUSetup.exe使用破解补丁之后，要输入注册码：Ygyckr60nAmI/7eDT8U6WTX8daZBy0Fob
freemanluo·2010-07-29 22:11

Serv-U文件服务器用户安装配置使用手册

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freemanluo·2010-07-29 22:11
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