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机器学习笔记

线性回归分析

matlab中的灰度直方图及imhist函数

灰度直方图 灰度直方图描述了一幅图像的绘图统计信息,主要应用于图像分割和图像灰度变换等处理过程中。从数学上说它是一个关于灰度的函数,如令x表示灰度值(一般0≤x≤255),则f(x)表示当x为特定灰度时,一幅图像...

动态规划:游艇租用问题

问题描述: 长江游乐俱乐部在长江上设置了n个游艇出租站,游客可以在这些游艇出租站用游艇,并在下游任何一个游艇出租站归还游艇,游艇出租站i到j之间的租金是rent(i,j),其中1 这是一道典型的动态规划问题。...

机器学习实战 第二章——使用 K-近邻法改进约会网站的配对效果

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...

线性,逻辑回归

之前我们已经大概学习了用线性回归(Linear Regression)来解决一些预测问题,详见: 1.《机器学习笔记01:线性回归(Linear Regression)和梯度下降(Gradient Decent)》 2.《机器学习笔记02:多元线性回归、梯度...

谈分类之逻辑回归与决策树 ————算法及应用(类论与python实战)

文章综述: 对分类算法中的逻辑回归算法与决策树算法进行初步的了解,并使用Python语言分别生成数据使用两种算法进行分类。 逻辑回归只研究了二分类问题,通过代码实现发现,当数据分布较为规律,数据点类别的区分...

感知机

引言  &... 感知机于1957年由Rosenblatt提出,其虽然是古老的分类方法,但其原理仍值得好好研究,因为支持向量机(SVM)和神经网络这两种看起来优化思想截然不同的算法都是基于感知机...

Windows API(非MFC)编程加载位图

很久都没写博客了,前段时间ACM那些题都是有空的时候水着玩的,虽然大二的课只有6门,但是作业很多,也一直很忙,刚刚都才完成一个电路设计的实验报告。准备TOEFL,GRE,还要跟着导师做计算机视觉的一些东西,脑细胞...

机器学习笔记07:神经网络的反向传播(Backpropagation)

——–本文中除了在图片下方标记了出处的图片,均为原创,转载请注明出处——–上一篇文章《机器学习笔记06:神经网络的表示(Neural Networks-Representation)》 大概描述了神经网络的起源、结构、表示、工作方法及...

在Python的虚拟环境中安装flask

python虚拟环境非常的有用,可以在其中安装一些特定项目需要的模块或者其他工具,而不会影响系统中的python... 例如/home/artprog/Programming/Web_Development/flask/flasky是OK的,而/home/artprog/Programming/We

转存-核函数

原 机器学习之核函数 2017年09月11日 13:43:05 cqychen...

斯坦福机器学习笔记01 - 线性回归和梯度下降

机器学习的定义 机器学习 不通过具体编程,使计算机获得学习能力的学科。监督学习(Supervised Learning) 用于训练的数据已经有标签。具体分为回归问题(regression)和分类问题(classification)。...

动态规划算法的理解、编程题的讨论及结对编程情况

算法第三章作业 一、动态规划算法 1.介绍: 动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。 与分治法不同的是,适合与动态规划...

【python】list排序 (内置sort函数)

最近总是见到:res_list.sort(lambda x,y:cmp(len(x),len(y))) 【目的,对res_list=['a','ba','bdc','a']按照每个字符串的长度对列表进行排序,最长的字符串排序后会位于列表的最后一个】,最终查到相关资料,在此...

机器学习笔记(1)-线性回归

线性回归一. 问题概述 二. 线性回归的的求解 最小二乘法 1.1. 特点 Normal Equation算法也叫做普通最小二乘法(ordinary least squares),其特点是:给定输人矩阵X,如果X.T*X的逆存在并可以求得的话,就可以...

线性回归

什么是线性回归? 在统计学中,线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。   假设函数 hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn=θTx ...

C++关于类的强制类型转换

在看《C++ Primer Plus》第六版的过程中,第十一章的后面部分讲到了关于类的强制类型转换。其中分为将内置类型转换为自定义类和将自定义类转换为内置类型。 1、将内置类型转换为自定义类 ...

Qt错误 —— 无法启动此程序 因为计算机丢失QtCore5.dll 以及 无法定位程序输入点于动态链接库QtCore5.dll....

首先,设置计算机的环境变量Path,计算机=》右键属性=》高级设置=》环境变量=》系统变量=》双击Path,在Path后面增加C:\Qt\Qt5.8.0\5.8\mingw53_32\bin。 但是错误依旧。 原来电脑里面装的codeblocks的mingw里面...

caffe环境搭建、使用教程及检验相应依赖库是否安装成功

1、官网: 2、环境搭建:https://blog.csdn.net/yggaoeecs/article/details/79163789 3、教程:https://blog.csdn.net/artprog/article/details/79270392 4、书籍:

Qt发布错误:无法定位程序输入点于动态链接库QtCore5.dll

之前运行release版本或者debug版本的qt程序,一直报错。环境变量肯定是设置了的。 但是错误依旧。后来不管了,每次都在Qt命令窗口里面运行。 今天又试了试,由于我有强迫症,所以不弄好心里就不舒服。...

win10下深度学习框架搭建

1.conda 和pip记得要... 更换pip的:https://blog.csdn.net/Artprog/article/details/75632723 更换conda的: 自然推荐我科的下载源啦!嘻嘻 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/ana...

Normal Equation

一、Normal Equation  我们知道梯度下降在求解最优参数\(\theta\)过程中需要合适的\(\alpha\),并且需要进行多次迭代,那么有没有经过简单的数学计算就得到参数\(\theta\)呢?  下面我们看看Ng 4-6 中的房价预测...

几个深度学习中的概念

1.maxout https://www.cnblogs.com/makefile/p/activation-function.html 2.data augmentation ...

struggle in SVS & Caffe environment

在复现 https://github.com/lawy623/SVS 这篇文章代码的... 环境:Ubuntu 16.04 + CUDA8.0 + CUDA9.0+ cuDNNv7 + MATLAB R2017b 编译Caffe 命令:make all -j8 一开始根据 python3.0 修改Makefile.config 文件...

windows 10 +python 3.5 +cuda8.0+cudnn6.0安装tensorflow-gpu心得

搞了几天,终于搞好了,真是搞得我都要吐血了,网上各种anaconda /pycharm 的安装方法,对于我这个习惯用python 自带的编译器,真是搞不定anaconda的安装方法,就算搞好了我也用不习惯,再加上pip install 速度真是...

OpenGL-实现视频播放(FFMpeg)

课程采用FFMpeg作视频解码,采用OpenGL实现视频的渲染,从RGB数据的绘制,到直接渲染YUV数据,实现三路YUV数据单纹理的输入,提升系统性能,接着采用PBO方式优化内存到显存的传输,实现DMA传输,解放CPU,将解码和渲染分离到不同的线程中,极大的提升了系统的性能。后介绍视频特效的实现。 介绍如何采用OpenGL渲染视频帧数据,从固定管线到可编程管线一次实现,采用PBO实现DMA数据传输处理,以及简单的视频特效的实现。

亚太数学建模(APMCM)历年赛题与优秀论文14-18年.zip

亚太数学建模(APMCM)历年优秀论文

OpenGL

课程涵盖了OpenGL开发的方方面面,对开发中经常用到的开发知识点进行讲解,从实战的角度进行编码设计. 第1章-环境建立 第2章-基础图元 第3章-三维世界 第4章-纹理多彩世界 第5章-显存的分配-优化 第6章-场景控制 第7章-光照-真实世界 第8章-模型 第9章-UI制作 第10章-场景编辑器制作 第11章-地形 第12章-脚本引入-lua 教程从最最本的固定管线开始,一节课一个知识点,从实战的角度出发,结合项目开发中经常用到的知识点作深入的讲解,以面向对象的编成方式对知识点进行封装,可以直接引入到项目中使用.通过课程的学习,掌握OpenGL图形编程技巧,并能学以致用.

python爬虫20个案例

讲诉python爬虫的20个案例 。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

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