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 阅读全文

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 阅读全文

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 阅读全文

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： 阅读全文

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 阅读全文