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机器学习基础

关键技术 特征: 比如鸟的体重、后背颜色等成为特征 机器学习的主要任务是分类 训练集: 用于训练机器学习算法的样本集合 目标变量: 机器学习算法的预测结果 机器学习算法通常都有两个独立的样...

机器学习算法之降维

  在机器学习的过程中,我们经常会遇见过拟合的问题。而输入数据或features的维度过高就是导致过拟合的问题之一。。维度越高,你的数据在每个特征维度上的分布就越稀疏,这对机器学习算法基...

吴恩达《机器学习》课程总结(6)逻辑回归

6.1分类问题 回归问题的输出可能是很大的数,而在分类问题中,比如二分类,希望输出的值是0或1,如何将回归输出的值转换成分类的输出0,1成为关键。 6.2假说表示 其中: hθ(x)的作用是,对...

2018/07/01 22:04
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吴恩达《机器学习》课程总结(8)神经网络表述

8.1非线性假设 (1)无论线性回归还是逻辑回归当特征量太多时,计算的负荷会非常大。如50x50像素有2500特征,如果两两组合将会有25002/2个(接近300万个特征)。普通的线性回归和逻辑回归模型...

2018/07/01 23:06
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吴恩达《机器学习》课程总结(4)多变量线性回归

4.1多维特征 上图中列数即为特征的个数,行数是样本数。函数假设如下: 其中x0=1。 4.2多变量梯度下降 和单变量的损失函数相同: 其中, 求导迭代如下: 4.3梯度下降法实践1-特征缩放 特征之...

2018/07/01 20:35
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[Deep Learning] 正则化

在总结正则化(Regularization)之前,我们先谈一谈正则化是什么,为什么要正则化。 个人认为正则化这个字眼有点太过抽象和宽泛,其实正则化的本质很简单,就是对某一问题加以先验的限制或约...

SpringCloud系列-利用Feign实现声明式服务调用

上一篇文章《手把手带你利用Ribbon实现客户端的负载均衡》介绍了消费者通过Ribbon调用服务实现负载均衡的过程,里面所需要的参数需要在请求的URL中进行拼接,但是参数太多会导致拼接字符串的...

2019/10/15 10:13
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bullet物理引擎与OpenGL结合 导入3D模型进行碰撞检测 以及画三角网格的坑

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/11681069.html 一.初始化世界以及模型 /// 冲突配置包含内存的默认设置,冲突设置。高级用户可以创建自己的配置。 btDefau...

2019/04/10 10:10
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阿里巴巴的云原生与开发者

作者 | 李响 阿里云资深技术专家 关注“阿里巴巴云原生”公众号,回复关键词“容器”,可下载云栖大会容器专场全部 PPT **摘要:**利用云原生技术构建应用简便快捷,部署应用轻松自如,运行应...

EM算法及其应用(一)

EM算法及其应用(一) <font color=#1E90FF>EM算法及其应用(二): K-means 与 高斯混合模型 </font> <br><br> EM算法是期望最大化 (Expectation Maximization) 算法的简称,用于含有隐变量...

通俗易懂,什么是.NET?什么是.NET Framework?什么是.NET Core?

什么是.NET?什么是.NET Framework?本文将从上往下,循序渐进的介绍一系列相关.NET的概念,先从类型系统开始讲起,我将通过跨语言操作这个例子来逐渐引入一系列.NET的相关概念,这主要包括:...

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