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2019年11月24日
Andrew Ng机器学习 四:Neural Networks Learning
摘要: 背景:跟上一讲一样,识别手写数字,给一组数据集ex4data1.mat,,每个样例都为灰度化为20*20像素,也就是每个样例的维度为400,加载这组数据后,我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例),5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据)。现在让你拟合出一个模型,使得这个模型能很好
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posted @ 2019-11-24 14:34 JDLiao
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2019年11月23日
Andrew Ng机器学习 三:Multi-class Classification and Neural Networks
摘要: 背景:识别手写数字,给一组数据集ex3data1.mat,,每个样例都为灰度化为20*20像素,也就是每个样例的维度为400,加载这组数据后,我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例),会有5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据)。现在让你拟合出一个模型,使得这个模型能很好的预测其它
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posted @ 2019-11-23 13:04 JDLiao
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2019年11月18日
Andrew Ng机器学习 二: Logistic Regression
摘要: 一:逻辑回归(Logistic Regression) 背景:假设你是一所大学招生办的领导,你依据学生的成绩,给与他入学的资格。现在有这样一组以前的数据集ex2data1.txt,第一列表示第一次测验的分数,第二列表示第二次测验的分数,第三列1表示允许入学,0表示不允许入学。现在依据这些数据集,设计
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posted @ 2019-11-18 15:46 JDLiao
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2019年11月17日
Andrew Ng机器学习 一: Linear Regression
摘要: 一:单变量线性回归(Linear regression with one variable) 背景:在某城市开办饭馆,我们有这样的数据集ex1data1.txt,第一列代表某个城市的人口,第二列代表在该城市开办饭馆的利润。 我们将数据集显示在可视图,可以看出跟某个线性方程有关,而此数据只有单个变量(
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posted @ 2019-11-17 20:47 JDLiao
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2019年9月27日
python爬有道翻译
摘要: 在有道翻译页面中打开开发者工具,在Headers板块找到Request URL以及相应的data。 上面这种很大可能被有道网页给识别出来不是人工在访问,而是代码在访问。 此时我们可以加个‘User-Agent’代理。通过设置User Agent来达到隐藏身份的目的,一般情况下浏览器是通过User-A
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posted @ 2019-09-27 23:11 JDLiao
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