1.用梯度下降算法来训练或者学习训练集上的参数w和b，如下所示，第一行是logistic回归算法，第二行是成本函数J，它被定义为1/m的损失函数之和，损失函数可以衡量你的算法的效果，每一个训练样例都输出y，把它和基本真值标签y进行比较 右边展示了完整的公式，成本函数衡量了参数w和b在训练集上的效果。 ...
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2019-01-21 22:49:14
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一、固定阈值分割 cv2.threshold()用来实现阈值分割，有4个参数： 参数1：要处理的原图，一般是灰度图 参数2：设定的阈值 参数3：最大阈值，一般是255 参数4：阈值的方式，主要有5种，详情：ThresholdTypes 理解这5种阈值方式： 固定阈值将整幅图片分成两类值，它并不适用于 ...
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2019-01-19 18:55:28
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LeNet5 LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。自从 1988 年开始，在许多次成功的迭代后，这项由 Yann LeCun 完成的开拓性成果被命名为 LeNet5（参见：Gradient-Based Learning Applied to D ...
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2019-01-16 21:42:00
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Deep_Deterministic_Policy_Gradient 逻辑梳理： 1、DDPG是AC 模型，输入包括（S,R,S_,A） 2、Actor intput:(S) output: a loss :max(q) q 来自Critic 3、Critic input : S 、A output ...
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2019-01-09 23:27:07
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Policy Gradient 可以直接预测出动作，也可以预测连续动作，但是无法单步更新。 QLearning 先预测出Q值，根据Q值选动作，无法预测连续动作、或者动作种类多的情况，但是可以单步更新。 一句话概括 Actor Critic 方法: 结合了 Policy Gradient (Actor ...
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2019-01-09 13:30:44
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一、概念 逻辑回归(Logistic Regression,LR)是一种广义的线性回归分析模型,属于监督学习算法，需要打标数据，可以用在回归、二分类和多分类等问题上,最常用的是二分类。 线性回归就是通过一条曲线区分不同的数据集，在二分类问题上会有一条直线对其进行区分，如下： 逻辑回归需要每组数据都是 ...
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2019-01-07 10:37:53
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层级：z-index:10; 大的在上面（可以为负） 动画样式：渐变过渡动画 线性渐变 background: linear-gradient(red, blue); 默认从上到下可多个颜色 background: linear-gradient(rgba(255,0,0,0), rgba(255, ...
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2019-01-07 00:11:05
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Policy Gradient综述： Policy Gradient，通过学习当前环境，直接给出要输出的动作的概率值。 Policy Gradient 不是单步更新，只能等玩完一个epoch，再更新参数，所以是一个off-policy 数学推导 最大化R,,用梯度下降，需要求R的梯度。 vt的计算 ...
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2019-01-05 22:41:56
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主要用到css3中的gradient这个属性 但这是用用背景，如果要让字体也有渐变效果需要加写修饰 ...
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2019-01-05 19:49:22
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