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- 引言 不知道你是否和我有过同样的感受，《计算机组成原理》这门学科学起来如此的艰难：一节课下来，教室黑板上留下了满满的 “足迹”，看上去也挺简单的，不就是 0 和 1 嘛。但这些看起来简简单单的 0 1 码却成为了我当时学习路上的绊脚石。源码、反码、补码等等等等，各种的码制转换令我一头雾水，我曾一度怀疑这就是计算机干的活儿吗？ 随着后面慢慢了解《计算机组成原理》后，我愿称计算机为世界上最... 引言 不知道你是否和我有过同样的感受，《计算机组成原理》这门学科学起来如此的艰难：一节课下来，教室黑板上留下了满满的 “足迹”，看上去也挺简单的，不就是 0 和 1 嘛。但这些看起来简简单单的 0 1 码却成为了我当时学习路上的绊脚石。源码、反码、补码等等等等，各种的码制转换令我一头雾水，我曾一度怀疑这就是计算机干的活儿吗？ 随着后面慢慢了解《计算机组成原理》后，我愿称计算机为世界上最...
- 博主在4月学完西瓜书时，一头雾水，觉得还是一知半解。9月开学后上完了必修的《machine learning》课程，并且自己编程实现了多种机器学习算法和论文复现后，才对机器学习有一点了解，现在再次翻阅西瓜书，很多知识点看到都豁然开朗。所以出这一系列文章，对机器学习进行回顾，总结和记录！为大家揭开机器学习的神秘面纱！ 1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”... 博主在4月学完西瓜书时，一头雾水，觉得还是一知半解。9月开学后上完了必修的《machine learning》课程，并且自己编程实现了多种机器学习算法和论文复现后，才对机器学习有一点了解，现在再次翻阅西瓜书，很多知识点看到都豁然开朗。所以出这一系列文章，对机器学习进行回顾，总结和记录！为大家揭开机器学习的神秘面纱！ 1、经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本数占样本总数的比例称为“错误率”...
- ❤️KNN算法❤️ 算法图解：第十章：K最近邻算法 ❤️KNN算法❤️ 算法图解：第十章：K最近邻算法
- Inception-V3Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision下载地址：https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf 摘要对许多任务而言，卷积网络是目前最新的计算机视觉解决方案的核心。从2014年开始，深度卷积网络开始变成主流，在各种基准数据集上都取得了实质性成果。对于大多数任务而言，虽... Inception-V3Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision下载地址：https://arxiv.org/pdf/1512.00567.pdf 摘要对许多任务而言，卷积网络是目前最新的计算机视觉解决方案的核心。从2014年开始，深度卷积网络开始变成主流，在各种基准数据集上都取得了实质性成果。对于大多数任务而言，虽...
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- 续上篇在上一篇文章《吴恩达机器学习课程——单变量线性回归》中，我们了解了线性回归的基本概念以及代价函数的数学表达式。今天继续来研究一下这个数学函数。 代价函数的图像在线性回归中，我们假设其函数为:h(x) = ax + b，我们假设b = 0，则假设函数为：h(x) = ax代价函数为：对于固定的测试数据集合，其中的m, x(1…m)，y(1…m)都是固定的，也就是说，J(a)是一个以a为... 续上篇在上一篇文章《吴恩达机器学习课程——单变量线性回归》中，我们了解了线性回归的基本概念以及代价函数的数学表达式。今天继续来研究一下这个数学函数。 代价函数的图像在线性回归中，我们假设其函数为:h(x) = ax + b，我们假设b = 0，则假设函数为：h(x) = ax代价函数为：对于固定的测试数据集合，其中的m, x(1…m)，y(1…m)都是固定的，也就是说，J(a)是一个以a为...
- 线性回归在上一篇文章中，我们介绍了机器学习可以划分为监督学习（Supervised Learning）与无监督学习（Unsupervised Learning），监督学习即一致数据的正确答案：‘right answer’ for each example in the data。回归是指我们预测出一个具体的数值输出。在线性回归中，有以下几个基本概念：training set 训练数据集 ... 线性回归在上一篇文章中，我们介绍了机器学习可以划分为监督学习（Supervised Learning）与无监督学习（Unsupervised Learning），监督学习即一致数据的正确答案：‘right answer’ for each example in the data。回归是指我们预测出一个具体的数值输出。在线性回归中，有以下几个基本概念：training set 训练数据集 ...
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