as火柴人

摘要：1.安装jdk-8u25-windows-i586。exe，右击选择管理员运行。 2、配置环境变量： 对于Java程序开发而言，主要会使用JDK的两个命令：javac.exe、java.exe。路径：C:\Java\jdk 1.7.0 _09\bin。但是这些命令由于不属于windows自己的命令， 阅读全文

摘要：（记录keras使用方法，有一些只是为了让自己能记住） 简单入门 函数式模型的选择；模型的选择；模型的编译；模型的训练与评估；预测数据 函数式模型的选择： 模型的搭建： 模型的编译：优化函数，优化器。 模型的训练与评估： 张量 https://blog.csdn.net/qq_31821675/ar 阅读全文

摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/29895933 momenta算法： 学习率的衰减：在学习初期 ，学习率较大的时候，步伐大，下降快；但是在将近收敛的时候，学习率变小，这样可以保证在最低点附近浮动。 公式：学习率衰减公式：超参数：衰减指数decay_rate，a0 其他可以 阅读全文

摘要：4.1 特性 封装，继承， 多态（编译时：方法的重载，同一个类里面不同方法可以用同一个方法名只是传入参数不同， 运行时多态：基础类提供一个接口，在编译时只调用基础类的接口，在运行时才确定到底是哪一个子类提供的服务。 4.2 类的定义 类的基本结构：类声明，成员变量（分为类变量static，实例变量） 阅读全文

摘要：入门的介绍：https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/51812459 CNN背后的机制： CNN怎样是把未知图案和标准X图案一个局部一个局部的对比。即，局部感知机制。 CNN的不同滤波器权重不同，不同的滤波器filter会得到不同的输出数据，比如 阅读全文

摘要：参考： https://juejin.im/post/5b3c30bde51d451964620710 如何实现数据结构 分配资源，建立结构，释放资源 插入和删除 获取和遍历 修改和排序 所有的数据结构都要按着这个步骤进行。 阅读全文

摘要：1.数据集的划分： 训练集（train）， 交叉验证集（dev）:用来选取最好的模型，选择最好的算法（需要验证的可能是很多个算法） 测试集（test）：用来评估 有时候不需要无偏估计的时候，就只需要训练集和验证集 确保dev ,train来自同一个分布 划分：70%train dev 30%test 阅读全文

摘要：随机森林顾名思义，是用随机的方式建立一个森林，森林里面有很多的决策树组成，随机森林的每一棵决策树之间是没有关联的。 直观上理解：每一棵决策树就是一个精通于某一个窄领域 的专家（因为我们从M个feature中选择m让每一棵决策树进行学习），这样在随机森林中就有了很多个精通不同领域的专家，对一个新的问题 阅读全文

摘要：1.要学会用++i；可以简化很多代码：i++；copyFromMe(i)；可以写成：copyFromeMe(++i) 2.StringBuffer也跟列表一样有append函数； 3.if语句是分支不能进行循环，要写成while才能替代循环里面的判断 4. 这里的c在do循环里面定义，但是在whil 阅读全文

摘要：3.8 激活函数 主要作用：二分类的输出节点，其他时候一般不用。缺点：接近正负一的时候，梯度下降太缓慢 主要作用：数据中心话。缺点：同上 主要作用：作为隐藏层？？？、 3.11 W的初始化不能用全0 初始化成一个很小的随机数（0.01让这个数足够小），W如果很大，会落在激活函数的平缓部分，学习得很慢 阅读全文

摘要：第二章 2.1 对象 对象的概念是由现实世界引入问题模型； 对象包含有：状态和行为。具体地来说是： 数据封装：对象的方法的作用就是：将内部变量封装起来，提供给外界交互的窗口。（实现对数据的隐藏） 继承：父类和子类之间的复用，使得发给父类的信息，子类也可以接受。要处理父类，那么这一切父类型的子类也可以 阅读全文

摘要：https://mooc.study.163.com/course/2001281002?tid=2001392029&_trace_c_p_k2_=a1ef6cb9a64342008c8f553adbcc0549#/info https://github.com/mbadry1/DeepLearn 阅读全文