01 2018 档案
摘要：python There are two functions to finish: First, in activate(), write the sigmoid activation function. Second, in update(), write the gradient descent
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摘要：一、Introduction Perceptron can represent AND,OR,NOT 用初中的线性规划问题理解 异或的里程碑意义 想学的通透，先学历史！ 据说在人工神经网络（artificial neural network, ANN）发展初期，由于无法实现对多层神经网络（包括异或逻
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摘要：根据周志华老师的讲法，这里 logistic 是对数几率的意思，所以正确的翻译方法应该叫 对数几率回归， 所以不要以为这个东西叫 逻辑回归，逻辑回归是错误的翻译。
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摘要：我很好奇这个问题，于是搜了一下。我发现 Regression 这个词 本意里有“衰退”的意思。 词根词缀： re 回 , 向后 + gress 步 , 级 + ion 名词词尾 即Regression 本意为 衰退，退步 实际上是生物统计学家高尔顿研究父母身高和子女身高时发现 “即使父母的身高都‘极
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摘要：一、什么是回归？ 孩子的身高是否与父母有关？ 实际上，父母和孩子的身高是受到回归效应影响的。在时间纵轴上受影响、具有随机性的事物，无不遵循这一规律。 只要数据足够大，人类的身高或者智商，都有趋于平均值的回归性。 1.1 回归与函数逼近 function approximation or regres
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摘要：三段论 Why What How 为什么用交叉验证法？ 什么是交叉验证法？ 主要有哪些方法？ Python代码实例(sklearn) 一、为什么用交叉验证？ The Goal is always to Generalize(泛化) Test Set 对于未知未来世界的假设，构建模型时绝对不可以动，否
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摘要：Git，是Linus花了两周时间用C写的一个分布式版本控制系统。牛人该怎么定义？ 零、结论先行 倒叙总结一下： 指向的版本就是当前版本，因此，Git允许我们在版本的历史之间穿梭，使用命令 。 使用命令 回退到上一个版本 穿梭前，用 可以查看提交历史，以便确定要回退到哪个版本。 要重返未来，用 查看命
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摘要：零、前言 Git是一个工具，就没必要把时间浪费在那些“高级”但几乎永远不会用到的命令上。一旦你真的非用不可了，到时候再自行Google或者请教专家也未迟。 如果你是一个开发人员，想用上这个世界上目前最先进的分布式版本控制系统，那么，赶快开始学习吧！ Git是分布式版本控制系统 P.S.本文以win1
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摘要：字幕有没有办法显示在最下方，否则把内容挡住了，根本看不清老师所指的内容 Chrome 的小插件，能方便地调节视频的字幕大小，譬如：Udacity 的学习视频字幕大小不能调节，有时候不想它占太多位置，而把视频内容给覆盖掉 分享一个调节字幕大小的小插件 https://github.com/PoBlue
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摘要：决策树之ID3算法 Content 1.ID3概念 2.信息熵 3.信息增益 Information Gain 4. ID3 bias 5. Python算法实现（待定） 一、ID3概念 ID3算法最早是由罗斯昆（J. Ross Quinlan）于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法，算法的核
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摘要：Content 1.decision tree representation 2.ID3：a top down learning algorithm 3.expressiveness of data 可表达性 4.bias of ID3 偏差 5.best attributes 最佳属性 Gain（
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摘要：用编程证明自己的观点！ "我以为我懂了？"—— 花1/3的时间去学去记，剩下的时间应用做记忆实战。 记录一个转变 2018.6.7 （英文字幕—— 无字幕！）good job! 1.宁可点一下停一下，也不能看中文，严格要求自己。创造良好的英语语境 2.重点是 动手做项目 3.诚信第一位。靠自己！动手
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摘要：最近开始上手Sublime 3 作为Markdown 的重度使用者自然关于Markdown的插件是必不可少的 。 在这里记录分享一下我常用的两款Markdown插件。 MarkdownEditing MarkdownEditing是Markdown写作者必备的插件，它可以不仅可以高亮显示Markdo
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摘要：问题： Error loading syntax file "Packages/Markdown/Markdown.sublime syntax": 解决方法： ./Data/Local/ 清理掉 Session.sublime_session Auto Save Session.sublime_s
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摘要：一、分类与回归的区别 两类监督学习 Classification Regression 分类和回归的区别在于输出变量的类型（而非输入变量）。 定性输出称为分类，或者说是离散变量预测（discrete）eg. X—— true or false； 定量输出称为回归，或者说是连续变量预测（continu
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摘要：Supervised Learning Unsupervised Learning Reinforced Learning Goal： How to apply these methods How to evaluate each methods What is Machine Learning?
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