1. Main Point 0x1:行文框架 第二章:我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景. 第三章:讨论NNs和PR在数学公式上的等价性,NNs和PR是两个等价的理论方法,只是用了不同的方法解决了同一个问题,这样我们就形成了一个统一的观察视角,不再将深度神经网络看成是一个独立的算法. 第四章:讨论通用逼近理论,这是为了将视角提高到一个更高的框架体系,通用逼近理论证明了所有的目标函数都可以拟合,换句话说就是,所有的问题都可以通过深度学习解决.但是通用逼近理论并没有告诉
The Neural Network is one of the most powerful learning algorithms (when a linear classifier doesn't work, this is what I usually turn to), and this week's videos explain the 'backprogagation' algorithm for training these models. In this week's progr
Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul
含有x和y这两个变量的线性回归是所有回归分析中最常见的一种:而且,在描述它们关系的时候,也是最有效.最容易假设的一种模型.然而,有些时候,它的实际情况下某些潜在的关系是非常复杂的,不是二元分析所能解决的,而这时,我们需要多项式回归分析来找到这种隐藏的关系. 让我们看一下经济学里的一个例子:假设你要买一个具体的产品,而你要买的个数是q.如果产品的单价是p,然后,你要给y元.其实,这就是一个很典型的线性关系.而总价和产品数量呈正比例关系.下面,根据这个实例,我们敲击行代码来作它们的线性关系图: p
Topic Name Reference code Image Segmentation Segmentation by Minimum Code Length AY Yang, J. Wright, S. Shankar Sastry, Y. Ma , Unsupervised Segmentation of Natural Images via Lossy Data Compression, CVIU, 2007 code Image Segmentation Normalized Cut
使用octave编程的时候,一定要注意使用向量化编程的思想,下面我就说说我今天做题遇到的一个K-means聚类问题,如何使用octave中的函数向量计算聚类中心centroids. octave几个函数: bsxfun: 二元操作函数,调用方式: bsxfun (F, A, B),A为 向量.二维矩阵或多维矩阵,B也为 向量.二维矩阵或多维矩阵,F为二元操作函数.如果 A 和 B 维度数不一样,或者 对应维度长度不一样,此函数会首先尝试把 A 和 B 都broadcast 到相同维度,且对应维度
第五课 控制语句和方程 For,while,if statements and functions (1)For loop v=zeros(10,1) %initial vectors for i=1:10, %Assign for the vectors v(i) = 2^i; end; v (%You can also do that: indices=1:10; for i=indices, v(i)=2^i; end; v ) (2)whileloop I = 1; while I <=
本文作者是一位机器学习工程师,他比较了四种机器学习编程语言(工具):R.Python.MATLAB 和 OCTAVE.作者列出了这些语言(工具)的优缺点,希望对想开始学习它们的人有用. 图源:Pixabay.com GitHub 地址:https://github.com/mjbahmani/10-steps-to-become-a-data-scientist R 语言 R 是一种用于统计计算和图的语言及环境.它是一个 GNU 项目,与贝尔实验室的 John Chambers 及其同事开发的