吭哧吭哧埋头干

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全部文章（共348篇）

【神经网络】BP反向传播神经网络

BP算法细节参数说明：假设有n层。J表示代价函数，和上面的E是同样的意思，只不过用不同的字母写而已。分析：要想知道第l层的第i个结点的残差，必须知道该节点所连接的下一层的各个结点的权值，以及这些结点的残差，幸亏第l+1层已经计算出来了残差，你只要把后面一层的每个结点j的残差乘...

2017-06-05

0 536

【MLP】多层感知机网络

BPN(Back Propagation Net) 反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络，是前向神经网络的一种。 BP网络主要用于： 1)函数逼近与预测分析：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络，逼近一个函数或预测未知信息； 2)模式识别：用一个特定的输出矢量...

2017-06-05

0 1083

【Bayesian】贝叶斯决策方法（Bayesian Decision Method）

　　已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率：表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：。贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这...

2017-06-04

0 688

【机器学习】K近邻算法——多分类问题

　　给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例，这K个实例的多数属于某个类，就把该类输入实例分为这个类。 KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类。它的的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样...

2017-06-04

0 520

【机器学习】Softmax 和Logistic Regression回归Sigmod

二分类问题Sigmod 　　在 logistic 回归中，我们的训练集由个已标记的样本构成：，其中输入特征。（我们对符号的约定如下：特征向量的维度为，其中对应截距项。）由于 logistic 回归是针对二分类问题的，因此类标记。假设函数(hypothesis functio...

2017-06-04

0 653

【LDA】线性判别式分析

1. LDA是什么线性判别式分析（Linear Discriminant Analysis），简称为LDA。也称为Fisher线性判别（Fisher Linear Discriminant，FLD），是模式识别的经典算法，在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域。 ...

2017-06-04

0 560

【MLE】最大似然估计Maximum Likelihood Estimation

模型已定，参数未知　　已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。最大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值...

2017-06-02

0 621

n阶方阵A可逆充分必要条件

n阶方阵A可逆充分必要条件：<=> A非奇异（非奇异矩阵就是对应的行列式不等于等于0的方阵）<=> |A|≠0 <=> r(A) = n <=> A的特征值都不为0 <=> 齐次线性方程组AX=0 仅有零解 <=> 非...

2017-06-02

0 570

【机器学习】K-Means算法

　　K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。问题 K-Means算法主要解决的问题如下图所示。我们可以看到，在图的左边有一些点，我们用肉眼可以看出来有四个点群，但是我们怎么通过计算机程序找出这几...

2017-06-02

0 530

【X-Forwarded-For】WEB修改访客IP

X-Forwarded-For(XFF)是用来识别通过HTTP代理或负载均衡方式连接到Web服务器的客户端最原始的IP地址的HTTP请求头字段。 Squid 缓存代理服务器的开发人员最早引入了这一HTTP头字段，并由IETF在Forwarded-For HTTP头字段标准化草案中正式提出。这一HTT...

2017-05-30

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