从逻辑回归开始入门深度学习 本文主要来源于吴恩达《深度学习与神经网络》。本文根据课程内容做一个串联。 本文内容安排如下： 符号定义 逻辑回归LR：定义、实现、高效实现 浅层神经网络（2层）：实现、优化 深度神经网络：实现、优化、应用 我们以一个分类问题作为研究背景。研究问题为
神经网络基础 Logistic Regression 1. Sigmod Function Output:y^=σ(wTx+b)Output: \hat{y}= \sigma(w^Tx+b)Output:y^=σ(wTx+b) σ(z)=11+e−z \sigma(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}σ(z)=1+e−z1 2. Loss(erro) Function : L(y^,y)=−ylogy^+(1−
引言 本文主要探讨生成模型。在图片分类任务中，我们可以让机器知道猫和狗的不同，但它没有真正了解猫和狗是什么。也许当机器能自己画出一只猫的时候，那它才是真正知道猫是什么了。 关于这个主题有3个主要的方法： PixelRNN Variational Autoencoder(VAE) Generative Adversarial
1、什么是神经网络？ （1）房价预测模型Ⅰ： 神经网络：size x ——> O ——> price y ReLU函数（Rectified linear unit 修正线性单元）：修改线性的函数，避免出现price未负数的情况. （2）房价预测模型Ⅱ： 即神经网络为： 2、Binary classification（二分分类）： 以识别照片中的猫为例 ① 判定：若是
深度学习入门笔记(二)：神经网络基础 1、二分类 下面要学习的是神经网络的基础知识，其中需要注意的是，当实现一个神经网络的时候，需要知道一些非常重要的技术和技巧，闲言少叙，直接开搞。 逻辑回归(logistic regression) 是一个用于 二分类(binary classification) 的算法
T1 [数学] 期望得分：100 先通分，求出分子的最小公倍数，再讨论跟共同的分母B*D的关系即可。 【code】 #include<bits/stdc++.h>using namespace std;#define ll long long #define File "tile"inline void file(){ freopen(File".in","r",stdin); freopen(File".o
插件实现流程 开始编写社区插件，您应当首先对插件实现的流程有一个大致的了解，以下是我们推荐的插件编写流程： 熟练使用 Discuz! 社区系统后，对希望完善或补充的个性化功能进行评估，进而提出插件的功能需求。 对插件做一个概括性的设计，例如：需要使用什么菜单、什么参数，配置哪些选项、数
积分法则（类比实变函数积分） 常数可以积出来 积分可以分段积分 积分与路径无关的条件 沿环路的积分为0 条件 如果f(z)在整个区域内是解析的，则与路径无关 Eg: f(z)=1z在单位圆一周的积分 f(z) = \frac{1}{z}在单位圆一周的积分 f(z)=z1在单位圆一周的积分 对每一小段进
EM算法是一种迭代算法，传说中的上帝算法，俗人可望不可及。用以含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计 EM算法定义 输入：观测变量数据X，隐变量数据Z,联合分布\(P(X,Z|\theta)\) 输出：模型参数\(\theta\) (1)选择初始模型参数\(\theta^{(0)}\)，开始迭代 (2)E步：记\(\t
结构体 struct trees{ trees *lson,*rson; LL v;}dz[1000010],*root=&dz[0]; 建树 void build(trees *tree, int l, int r){ if(l==r){ tree->v=a[l]; return ; } int mid=(l+r)>>1; tree->lson=&dz[now++]; tree
