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2018年3月6日
《C#与.NET程序员面试宝典》学习札记
摘要: 第2章 .NET概述 2.1-6~ .Net Framework / CLR / IL / Assembly IL:中间语言代码,不同语言(如C#,VB)的基于CLR的编译器编译生成的中间语言字节码,不是计算机直接运行的机器码 CLR:公共/通用语言运行库,运行中间语言代码,为不同语言提供统一运行的
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posted @ 2018-03-06 22:21 小小木王
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2017年12月13日
读《Deep Learning Tutorial》(台湾大学 李宏毅 深度学习教学ppt)后杂记
摘要: 原ppt下载:pan.baidu.com/s/1nv54p9R,密码:3mty 需深入实践并理解的重要概念: Deep Learning: SoftMax Fuction(输出层归一化函数,与sigmoid相似的激活函数,用于解决分类问题(分类大于2时;sigmoid解决二分类问题)) 1) 2)每
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posted @ 2017-12-13 11:36 小小木王
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2017年12月7日
开啃《机器学习》(周志华)- 第5章 神经网络
摘要: 基本概念: Neural Networks:神经网络,由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互联的网络,能够模拟生物神经系统对真实物体之间做出的交互反应 Neuron:神经元,神经网络的组成单元,收到的输入超过阀值时,会被激活,并传递信息到下一级神经元。 M-P神经元模型:每个神经元接收到来自n个其他
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posted @ 2017-12-07 17:54 小小木王
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2017年11月24日
开啃《机器学习》(周志华)- 第2章 模型评估与选择
摘要: 重要概念: 错误率(error rate):分类错误的样本占样本总数的比例 精度(accuracy):分类正确的样本占样本总数的比例,精度=1-错误率 训练误差(training error):学习器的实际预测输出与训练样本真实输出之间的差异 泛化误差(generalization error):学
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posted @ 2017-11-24 16:30 小小木王
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2017年11月12日
机器学习算法分类学习概要
摘要: 参考资料:从机器学习谈起 http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html A - 有监督学习(Supervised Learning) 通过有标记的数据训练出模型,预测新数据的标签 1. 线性回归(Linear Regression) 核心概念:
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posted @ 2017-11-12 21:49 小小木王
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2017年11月11日
机器学习如何入门(待补充完整)
摘要: Step1-知识准备: 1. 数学: 1)排列组合: 排列:n个不同元素中取m个元素进行排列(有序),1<=m<=n,则不同排列的个数为: 组合:n个不同元素中取m个元素进行组合(无序),1<=m<=n,则不同组合的个数为: 备注:n!为n的阶乘,约定0!=1。当n=m时,排列个数即为n!,组合个数
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posted @ 2017-11-11 20:56 小小木王
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