这段时间工作太忙，很久没学习了。这两天，工作之余，偶尔在家翻翻书，权且当做休息了。
我一直是c/c++的忠实用户，尤其是c的粉丝——概念简洁、运行高效——计算机专业的人，不用c语言，不了解程序底层的运行机制和过程，那和那些外专业的只会调用接口、函数的同学有什么区别呢？不过，最近一年还是慢慢去了解、尝试python了。原因很简单，开发成本太低了。c/c++就像复杂的吸尘器、洗碗机，优点是高效，缺点...
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编程语言 时间：
2015-04-11 13:21:57
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KNN的是“k Nearest Neighbors”的简称，中文就是“最近邻分类器”。基本思路就是，对于未知样本，计算该样本和训练集合中每一个样本之间的距离，选择距离最近的k个样本，用这k个样本所对应的类别结果进行投票，最终多数票的类别就是该未知样本的分类结果。选择什么样的度量来衡量样本之间的距离是关键。
一、从文本中读取样本的特征和分类结果。
'''
kNN: k Nearest N...
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编程语言 时间：
2015-04-11 13:19:10
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样本我就用的《machine learning in action》中提供的数据样例，据说是婚恋网站上各个候选人的特征，以及当前人对这些人的喜欢程度。一共1k条数据，前900条作为训练样本，后100条作为测试样本。
数据格式如下：
46893 3.562976 0.445386 didntLike
8178 3.230482 1.331698 smallDoses
55783 3.612548...
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编程语言 时间：
2015-04-11 13:17:24
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继续之前的写。
三、对单个样本进行分类。
'''
function: classify the input sample by voting from its K nearest neighbor
input:
1. the input feature vector
2. the feature matrix
3. the label list
4. the value of k
re...
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2015-04-11 13:17:22
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【总目录】http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html1. 梯度下降法梯度下降法是一种用来寻找函数最小值的算法。算法的思想非常简单：每次沿与当前梯度方向相反的方向走一小步，并不断重复这一过程。举例如下：[例]使用梯度下降法，求的最小值。第一步：求解迭代格...
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2015-04-11 01:15:47
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参考文章：
A Unified Architecture for Natural Language Processing：Deep Neural Networks with Multitask Learning ICML08
A convolutional neural network for modelling sentences ACL14...
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Web程序 时间：
2015-04-10 22:09:45
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Sparse Autoencoder Recap:Because we used a sigmoid activation function for f(z(3)), we needed to constrain or scale the inputs to be in the range [0,1], since the sigmoid function outputs numbers in th...
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2015-04-10 18:02:06
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跟OpenCV相关的：http://opencv.org/2012年7月4日随着opencv2.4.2版本的发布，opencv更改了其最新的官方网站地址。http://www.opencvchina.com/好像12年才有这个论坛的，比较新。里面有针对《learning opencv》这本书的视频讲...
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2015-04-09 23:29:57
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前言：原文地址：http://www.cnblogs.com/lxy2017/p/3927456.html简介： 原文：http://blog.csdn.net/mysniper11/article/details/8726649 视频介绍网址：http://www.cvchina.info/2.....
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其他好文 时间：
2015-04-09 21:19:24
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代码参考：http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#lenet
代码学习：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445
本节实验代码下载：Github
2015/4/9
Experiment 1: 使用Tutorial推荐的CNN结构实验
learnin...
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2015-04-09 19:51:45
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