求学习方法?

C/C++ > C语言 [问题点数:20分,结帖人CSDN]
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黄花 2006年7月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2006年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
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毕业5年,我问遍了身边的大佬,总结了他们的学习方法

我问了身边10个大佬,总结了他们的学习方法,原来成功都是有迹可循的。

李航 统计学习方法 第一章 课后 习题 答案

1.1统计学习方法的三要素是模型、策略、算法。伯努利模型是定义在取值为0与1的随机变量上的概率分布。统计学分为两派:经典统计学派和贝叶斯统计学派。两者的不同主要是,经典统计学派认为模型已定,参数未知,参数...

统计学习方法学习笔记一

第一章 统计学习方法概论 统计学习的主要特点是 统计学习的对象 统计学习方法的分类 统计学方法的三个要素 统计学方法的步骤 统计学习的研究 监督学习supervised leaning 三要素 模型 策略 算法 训练误差与测试误差 ...

极限学习机(ELM)从原理到程序实现(附完整代码)

摘要:极限学习机(ELM)是当前一类非常热门的机器学习算法,被用来训练单隐层前馈神经网络(SLFN)。本篇博文尽量通俗易懂地对极限学习机的原理进行详细介绍,之后分析如何用MATLAB实现该算法并对代码进行解释。...

李航 统计学习方法 第五章 决策树 课后 习题 答案

决策树是一种基本的分类和回归方法。决策树呈树形结构,在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间和类空间上的条件概率分布。学习时,利用训练...

关于上采样方法总结(插值和深度学习

一、简介 ...2、基于深度学习的上采样(转置卷积) 3、Unpooling的方法 其实第三种只是做各种简单的补零或者扩充操作,下文将不对其进行涉及。 为了方便大家阅读,做了个小的目录,接下来的...

机器学习算法 综述(入门)

学习了一个学期机器学习算法,从什么都不懂到对十个机器学习算法有一定的了解,下面总结一下十大机器学习算法,从算法的概念、原理、优点、缺点、应用等方面来总结,如果有错误的地方,欢迎指出。 目录 1.决策树...

【强化学习】强化学习介绍

强化学习(reinforcement learning),又称再励学习、评价学习,是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。但在传统的机器学习分类中没有提到过强化学习,而在连接主义学习中,把学习...

学习C++方法总结

看了这篇文章才知道自己最近太浮躁了,学做技术也是学做人。...已经开始学习C++许久了,却进度缓慢,抓不到精髓,倍感迷茫。 本文不会深入到C++语言内部挖掘技术点。 如果你自诩C++高手,请绕道;如果...

多核学习方法介绍

本文为SVM多核学习方法简介的续篇。 通过上篇文章的学习,我们知道,相比于单个核函数,多核模型可以具有更高的灵活性。经过多个核函数映射后的高维空间是由多个特征空间组合而成的组合空间,而显然组合空间可以...

《统计学习方法》第7章 课后题答案

最近在补一些机器学习的基础知识,所以就刷了一下李航博士的《统计学习方法》。那么刷一本书怎么才能彻底呢,只有继续刷题了。幸好作者在每一章留有课后题,在这里尝试做一下。(一想到这部分内容可能会被完爆我好几...

深度学习入门

深度学习

机器学习:几种常见的学习方法

机器学习的几种方法,在理解和实践过程中持续更新。

【机器学习】李航 统计学习方法 知识点总结

机器学习实战代码 阅读目录 知识点 感知机 k近邻法 朴素贝叶斯 决策树 logistic回归和最大熵...因为要准备面试,本文以李航的《统计学习方法》为主,结合西瓜书等其他资料对机器学习知识做一个整理. 知识点...

最优化方法:深度学习最优化方法

深度学习最优化算法 ...深度学习框架中常见的最优化方法,如tensorflow中的最优化方法及相关参数如下: tf.train.Optimizer tf.train.GradientDescentOptimizer tf.train.AdadeltaOptimizer tf.tr...

机器学习入门之《统计学习方法》笔记整理——感知机

  从头开始学习李航老师的《统计学习方法》,这本书写的很好,非常适合机器学习入门。   如果部分显示格式有问题请移步Quanfita的博客查看 目录 感知机模型 感知机学习策略 感知机学习算法 原始形式 ...

统计学习方法——模型与问题分类

那么在统计学习方法一书中主要涉及的是监督学习。而监督学习主要分为两类,一种是生成模型,一种是判别模型。1. 生成模型生成模型是由数据学习联合概率分布P(X,Y),然后出条件概率分布P(Y|X)作为预测模型,其样子...

机器学习线性回归中,用矩阵求导方法求最小二乘法的方法

在我们推导最小二乘法的时候,Andrew提供了两种方法,一个是梯度下降法则,另一个是矩阵求导法则。后来在《机器学习实战里》面看线性回归代码的时候,里面就是用了矩阵求导法则。要看懂矩阵求导法则,是需要一些矩阵...

6个高效学习编程的方法

学习编程的重点就是懂如何学习

统计学习方法-支持向量机SVM

reference:http://blog.csdn.net/chl033/article/details/2729495  http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html ***********************************************************

李航统计学习方法总结与整理

感知机(perception):二类分类的线性模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1,-1。 对应于输入空间中将样本实例分成正负两类的分离超平面,属于判别模型。 其损失函数为:所有误分类点到分类超平面...

Stanford机器学习---第六讲. 怎样选择机器学习方法、系统

本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归、多参数的线性回归、Octave Tutorial、Logistic Regression、Regularization、神经网络、机器学习系统设计、SVM(Support Vector Machines 支持向量机)、聚类、...

机器学习的常用方法

转自 史上最强----机器学习经典总结---入门必读----心血总结-----回味无穷在这个部分我会简要介绍一下机器学习中的经典代表方法。这部分介绍的重点是这些方法内涵的思想,数学与实践细节不会在这讨论。 1、回归...

李航 《统计学习方法》第七章支持向量机习题答案

1.比较感知机的对偶形式和线性可分支持向量机的对偶性形式。 感知机原始形式: min⁡w,bL(w,b)=−∑xiϵM(yi(w⋅xi+b))\min_{w,b} L(w,b) = - \sum_{x_i\epsilon M}(y_i(w\cdot x_i+b))w,bmin​L(w,b)=−xi​ϵM∑​...

《统计学习方法》第4章 课后题答案

这一章主要讲了朴素贝叶斯方法,书上的介绍简单粗暴,但是搞定第二个习题的过程中吃了很多苦头。4.1 用极大似然估计法推出朴素贝叶斯法中的概率估计公式(4.8)及公式(4.9)证明: 题干中要推导的两个公式分别如下: ...

深度学习中的优化方法

本文介绍了深度学习中优化的若干问题,包括小批量梯度下降,SGD和动量方法,自适应学习率算法,二阶近似算法,批标准化和坐标下降等

统计学习方法第十章习题答案

【10.1】解:按照后向算法10.3 (1) 计算初值 (2) 递推计算 (3) 终止 【10.2】解:按照前向后向算法式10.23, ...其中t=2,3的结果已在例10.3中出,现当t=4时, (3) 终止 最优路径的

机器学习方法(四):决策树Decision Tree原理与实现技巧

前面三篇写了线性回归,lasso,和LARS的一些内容,这篇写一下决策树这个经典的分类算法,后面再提一提随机森林。关于决策树的内容主要来自于网络上几个技术博客,本文中借用的地方我都会写清楚出处,写这篇[整理文章...

Python学习绝对值的几种方法

import math def abs_value1(): a = float(input('1.请输入一个数字:')) if a >= 0: a = a else: a = -a print('绝对值为:%f' % a) def abs_value2(): a = float(input('2.请输入一个数字:'...

最优化方法:非线性方程的极值方法

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/23553263非线性方程方法中的数学定义零点1 如果 x * 使 f( x * )=0,则称 x * 为方 程的根,或称为 函数f( x )的零点;当 f( x )为多项式时,即其中0这里我们要求...

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