1.随着Web开发技术的发展，以及用户对应用体验的要求日益提高，当我们要开发一个Web应用时，不仅仅只是要求只是要求其功能是否足够完备，更重要考虑如何才能提高用户的体验满意度。这是理性的回归，也是Web开发技术发展的必然趋势，而jQuery恰恰是满足这一理想需求的坚实利刃。2.
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2014-10-10 19:04:44
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1分别使用岭回归和Lasso解决薛毅书第279页例6.10的回归问题例6.10的问题如下：输入例题中的数据，生成数据集,并做简单线性回归，查看效果cement<-data.frame(X1=c(7,1,11,11,7,11,3,1,2,21,1,11,10),X2=c(26,29,56,31,52,55,71,31,54,47,40,66,68),X3=c(6,15,8,8,6,9,17,22,..
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2014-10-10 16:41:54
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“现在特别流行极简主义设计”，那么，到底什么是极简主义？极简主义不光存在于网页设计中，像Logo设计、印刷设计、包装设计也都有相应的极简主义风格。目前流行的极简主义网页设计视觉风格是：使用纯粹的色彩以及简练唯美的照片。极简主义网页设计流行使用创新式导航，不但易用，而且有种简约美，符合极简主义“回归功...
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2014-10-09 20:39:37
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今天分析的是Redis源码中的字符串操作类的代码实现。有了上几次的分析经验，渐渐觉得我得换一种分析的方法，如果每个API都进行代码分析，有些功能性的重复，导致分析效率的偏低。所以下面我觉得对于代码的分析偏重的是一种功能整体的思维实现来讲解，其中我也会挑出一个比较有特点的方法进行拆分了解，这也可以让我们见识一下里面的一些神奇的代码。好，回归正题，说到字符串，这不管放到哪个编程语言中，都是使用频率极高...
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2014-10-09 16:44:38
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1.间隔（Margins）考虑逻辑回归，概率值是由模型预测出来的，给定，如果，则，预测最终类别就为1.对于一个正类样本，越大，也就越大，我们也就更大程度上确定该样本属于类别1.也就是说如果，那么预测就非常可信，类似地，如果，我们就能很自信是正确的预测.换种角度，对于给定的训练集，如果我们拟合出合适的...
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2014-10-09 02:00:07
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课程简介：
主要内容包括对线性分类及线性回归分析的简单回顾，以及对逻辑回归分析，误差测定与算法三方面的详细讲解，同时对非线性变换的泛化方法进行了剖析....
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2014-10-08 00:16:14
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考虑一个分类问题：根据一个动物的特征来区分该动物是大象（y=1）还是狗（y = 0）.利用逻辑回归找到一条直线，即分界线，将训练集中的大象和狗分开，当给定一个新的动物特征时，检查该动物位于分界线的哪一边，然后做出判断是大象，还是狗，就是对p(y|x；θ)进行建模。这里我们来看另一种不同的思路,首先根...
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2014-10-07 23:39:34
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开始，首先下载数据ex4Data.zip假设该数据集代表着一所高中学生中40名被大学录取，而另外40名没有被大学录取。每一个训练样例(x(i),y(i))包含一个学生的两科标准考试成绩以及是否被录取的标签。现在需要建立一个分类模型，要求根据学生的两科考试成绩，来判断学生被录取的概率。画出数据：x =...
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2014-10-07 13:36:03
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在逻辑回归之问题建模分析中我们提到最大化参数θ的最大化似然函数可以用梯度下降法，对参数进行更新直至上面的对数似然函数收敛。下面引入另一种方法：牛顿方法。开始，首先我们考虑如何找到一个函数的零点。也就是我们有一个函数：，我们希望找到一个值θ，使得.我们首先随机取某一点(x,f(x))，那么f(x)在该...
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2014-10-07 12:01:13
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首先，我们引入分类问题，其实分类问题和回归问题很相似，只是分类问题中我们要预测的y值是有限数量的离散值，而不是回归问题中的连续值。为了说明，我们现在只讨论二分类问题，也就是说y只能取0和1两种值。对于这种二分类问题，当然也可以用线性回归去学习，然后根据给的的x预测出y,只是当预测出的y大于1或者小于...
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2014-10-07 01:00:32
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