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石上三年Official

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[置顶]关于此博客和我

  • 未分类
2024-08-112025-03-15 sssn 2 comments

关于此博客 此博客的前身是2021年搭建的石上三年_blog2021, 基于wo […]

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[全程学习笔记]-计算机网络

  • 文化课
2024-12-292024-12-31 sssn 2 comments

计算机网络(自顶向下方法) 第7版 James F.Kurose等 本笔记主要内 […]

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[真题+全程学习笔记] -企业级数据库应用开发

  • 文化课
2024-12-292025-03-19 sssn No comments

吉林大学软件学院 企业级数据库应用开发 考题回忆 吉林大学软件学院企业级数据库应 […]

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SVR: 支持向量机在回归问题中的应用

  • 数学知识
  • 文化课
  • 炼丹
2024-12-032024-12-03 sssn No comments

SVR: 支持向量机在回归问题中的应用 在阅读这篇博客前, 请确保自己对SVM有 […]

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2024年12月, 时隔一年再谈SVM

  • 文化课
  • 炼丹
2024-12-022025-03-19 sssn 1 comment

24年12月, 又谈SVM 一年之前写过一篇SVM的博客, 是在学吴恩达的时候, […]

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[全程学习笔记]-软件设计模式

  • 文化课
2024-11-172024-11-17 sssn No comments

设计模式概述 设计模式是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经 […]

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[Chap13]-降维

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-08-122025-03-19 sssn No comments

这节谈一下降维问题(Dimensionality Reduction) 动机1: […]

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[Chap12]-K-means聚类

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-08-092025-03-18 sssn No comments

无监督学习 从这节开始, 我们开始介绍无监督学习算法, 即, 让计算机学习无标签 […]

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[Chap11]-核函数

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-08-052025-03-19 sssn No comments

考察下面的分类问题 为了得到上图的决策边界, 一个可能的模型是 h_\theta […]

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[Chap10]-支持向量机SVM初步

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-08-042025-03-19 sssn No comments

还有一个更加强大的算法广泛的应用于工业界和学术界,它被称为支持向量机(Suppo […]

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[Chap9]-偏斜类的误差度量

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-08-032025-03-19 sssn No comments

偏斜类(Skewed class) 偏斜类指训练集中有非常多同一类的实例,举个例 […]

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[Chap8]-机器学习诊断

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-07-292025-03-19 sssn No comments

这一节的标题叫“机器学习诊断”, 感觉很抽象, 实际上是指分析并解决在实际运用机 […]

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[Chap7]-反向传播的注意事项

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-07-252025-03-19 sssn No comments

梯度检验 反向传播算法的实现过程比较复杂,容易产生小错误,并且这些小错误有时并不 […]

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[Chap6]-反向传播

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-07-252025-03-19 sssn No comments

代价函数 首先做出一些约定,以方便后面讨论 我们假设神经网络的训练样本有m个,分 […]

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[Chap5]-神经网络

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-07-222025-03-19 sssn No comments

为什么是神经网络 前几章讨论了线性回归和逻辑回归两种算法,他们都适合解决与线性函 […]

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[Chap4]-过拟合与正则化

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-07-152025-03-19 sssn No comments

过拟合问题 考虑这样的一个回归问题,对图中红色叉数据拟合出函数来预测结果 从左到 […]

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[Chap3]-逻辑回归

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-07-132025-03-19 sssn No comments

逻辑回归(logistic regression)是应用广泛的一种分类算法 需要 […]

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[Chap2]-梯度下降与特征缩放

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-07-052025-03-19 sssn 1 comment

设想一个这样的情况 我们要对一个二元的损失函数进行梯度下降,其中两个参数(自变量 […]

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[Chap1]–单(多)变量梯度下降线性回归

  • 吴恩达机器学习笔记
  • 炼丹
2023-07-032025-03-19 sssn No comments

在本节中我们希望通过拟合一个线性函数,对一个实际问题进行线性回归 单变量线性回归 […]

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  1. vidnovskoe 发表在 [置顶]关于此博客和我
  2. TestUser 发表在 [全程学习笔记]-计算机网络
  3. 匿名 发表在 [全程学习笔记]-计算机网络
  4. 匿名 发表在 2024年12月, 时隔一年再谈SVM
  5. 陈驰水 发表在 [Chap2]-梯度下降与特征缩放

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