1 std mean std标准偏差。 对于向量，Y = std（X）返回标准偏差。对于矩阵， Y是包含每列的标准偏差的行向量。对于 N-D数组，std沿着X的第一个非单实例维度运行。 std通过（N-1）归一化Y，其中N是样本大小。这是 sqrt的人口方差的无偏估计 只要X由独立的，相同的X构成 ...
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2018-03-12 17:01:15
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这一节我们学习两个非常有用的诊断方法，可以用来提高算法的表现。他们就是学习曲线(learning curve)和验证曲线(validation curve)。学习曲线可以判断学习算法是否过拟合或者欠拟合。 使用学习曲线判别偏差和方差问题 如果一个模型相对于训练集来说过于复杂，比如参数太多，则模型很... ...
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2018-03-12 13:39:18
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指数加权平均 在深度学习优化算法中，例如Momentum、RMSprop、Adam，都提到了一个概念，指数加权平均，看了Andrew Ng的深度学习课程后，总结一下什么是指数加权平均。 式中v_t可近似代表1/(1-β)个θ的平均值。 偏差修正 由以上证明可以看出，每个最新数据值，依赖于以前的数据结 ...
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2018-03-11 19:11:01
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线性回归 训练模型表示通过有标签样本来学习（确定）所有权重和偏差的理想值。在监督式学习中，机器学习算法通过以下方式构建模型：检查多个样本并尝试找出可最大限度地减少损失的模型；这一过程称为经验风险最小化。 均方误差 (MSE) 指的是每个样本的平均平方损失。要计算 MSE，请求出各个样本的所有平方损失 ...
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2018-03-07 00:58:51
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一、前向传播 w 权重 b 偏差 a 输入 一般地，我们可以把前向传播过程表示： 2. 损失函数和代价函数 损失函数主要指的是对于单个样本的损失或误差； 代价函数表示多样本同时输入模型的时候总体的误差——每个样本误差的和然后取平均值。 3. 反向传播 反向传播的基本思想 就是通过计算输出层与期望值之 ...
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2018-03-06 10:52:21
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作者：JSong，时间：2017.10.21 本文大量引用了 jasonfreak ( http://www.cnblogs.com/jasonfreak ) 的系列文章，在此进行注明和感谢. 广义的偏差（bias）描述的是预测值和真实值之间的差异，方差（variance）描述距的是预测值作为随机变 ...
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2018-03-04 15:59:14
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T1 30分模拟暴力，40分树的直径。拿了0分。（空间开小了爆了，因为缩点之后是又建了一次图，两个边的编号tot没分开，mdzz） 只写了后40分，而这40分中有20分不需要边双连通分量。写了一个类似于强连通分量（标记双向边）的缩点，应该实现哪里出了偏差，因为就算空间开大改正tot的bug也还是20 ...
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2018-03-03 16:51:18
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A z-score (aka, a standard score) indicates how many standard deviations an element is from the mean. A z-score can be calculated from the following f ...
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2018-03-02 23:56:55
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之前学习了一些python的爬虫技术... 已经可以通过python来水blog的阅读量了 ~~你知道的太多了, 然而你看我这个blog惨不忍睹的访问量, 有人吗? 有人吗?~~ 今天突然又双叒叕心血来潮想写一个poj的自动提交脚本(其实已经觊觎各大oj好久了).. 本来是想选bzoj的, 但是不知 ...
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2018-02-24 20:49:28
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需求实践中的种种不足会给项目的成功带来很多风险。 如用户参与不足：客户常常不能理解为什么必须下这么大力气去收集需求和保证需求质量。开发人员往往也不重视用户的参与，原因是自己以为已经知道了用户想要什么，这就是用户心中所想与开发人员心中所想产生偏差，从而影响项目的成功。 用户需求拓展：由于开发过程中需求 ...
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2018-02-14 16:42:21
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