2015年5月4日

摘要: 对于这项曾经热爱的竞赛,不得不说这是我最后一年参加ACM比赛了,所以要珍惜每一次比赛的机会。 五一去杭电参加了赛码"BestCoder"杯中国大学生程序设计冠军赛,去的队伍包括了今年19支World final的队伍,几乎是全国最强的46所学校各出了一个代表队,十分感谢学校给了我这个大三的老年血手... 阅读全文
posted @ 2015-05-04 20:46 samsons 阅读(596) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2015年4月28日

摘要: 不知不觉两周没有发文了,因为“一万美金的福特奖学金答辩”,ACM比赛,网络论文阅读和网络大作业一大堆事把时间冲散了,所以先写一篇博文补上之前一坑。之前发了一篇关于linux 用C语言实现简单shell的博文,当时因为刚刚接触linux,只是处理了:1)外部命令2)pwd,cd,exit内置命令3)输... 阅读全文
posted @ 2015-04-28 23:51 samsons 阅读(6619) 评论(10) 推荐(0) 编辑

2015年4月12日

摘要: 题目链接:Balloon Game题目大意:Alice 和 Bob进行一个博弈游戏,他们要摆放气球,保证颜色一样的气球全部相邻出现,现在在一个序列中气球有一部分已经摆放,还有一些未摆放,用"?"表示。比如:a?b?c,那么最后我们能摆放成aabbc,aabdc......Alice先手摆放气球,他想... 阅读全文
posted @ 2015-04-12 20:58 samsons 阅读(375) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本系列内容大部分来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解,附加自己的一些理解,编程实现和学习笔记。第一章 Logistic regression1.逻辑回归逻辑回归是一种监督学习的分类算法,相比较之前的线性回归算法,差别在于它是一个分类算法,这也意味着y不... 阅读全文
posted @ 2015-04-12 11:31 samsons 阅读(4423) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2015年4月11日

摘要: 发一波福利,操作系统的实验内容,大家可以借鉴一下,不过我的代码可能也存在一定的问题。因为在一开始老师是一节一节课教的,当时并不知道后面还会用输入输出重定向,管道等一系列问题,我的兴趣也不在这个方面也没有预习,所以一来代码写的比较丑,二来没有对于代码进行一个合理的规划,写的也比较乱。代码暂时实现到输入... 阅读全文
posted @ 2015-04-11 12:03 samsons 阅读(8572) 评论(3) 推荐(0) 编辑

2015年4月8日

摘要: 这篇文章将介绍过拟合和欠拟合的概念,并且介绍局部加权回归算法。过拟合和欠拟合之前在线性回归中,我们总是将单独的x作为我们的特征,但其实我们可以考虑将,甚至x的更高次作为我们的特征,那么我们通过线性回归得到的就将是一个多次函数了。我们可以想象当我们只用x作为我们的特征的时候,我们的数据可能实际呈现的样... 阅读全文
posted @ 2015-04-08 19:28 samsons 阅读(697) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2015年4月3日

摘要: 这篇博客从一种方式推导了Linear regression 线性回归的概率解释,内容来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解。线性回归的概率解释在Linear regression中我们人为的定义了,损失函数,然而我们并没有说明为什么我们会选择最小二乘作为... 阅读全文
posted @ 2015-04-03 23:59 samsons 阅读(803) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2015年3月28日

摘要: 这篇博客针对的AndrewNg在公开课中未讲到的,线性回归梯度下降的学习率进行讨论,并且结合例子讨论梯度下降初值的问题。线性回归梯度下降中的学习率上一篇博客中我们推导了线性回归,并且用梯度下降来求解线性回归中的参数。但是我们并没有考虑到学习率的问题。我们还是沿用之前对于线性回归形象的理解:你站在山顶... 阅读全文
posted @ 2015-03-28 23:56 samsons 阅读(1391) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本系列内容大部分来自Standford公开课machine learning中Andrew老师的讲解,附加自己的一些理解,编程实现和学习笔记。第一章 Linear regression 1.线性回归线性回归是一种监督学习的方法。线性回归的主要想法是给出一系列数据,假设数据的拟合线性表达式为:如何求得... 阅读全文
posted @ 2015-03-28 11:19 samsons 阅读(893) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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