本篇讲述了神经网络的误差反向传播以及训练一个神经网络模型的流程更多内容参考 机器学习&深度学习神经网络可以理解为两个过程：信号的正向传播和误差的反向传播。在正向的传播过程中，计算方法为Sj=wijxi+bj，其中i是样本、j是层数。然后xj=f(Sj)，f为激活函数。引入激活函数的原因是可以带来一定的非线性特性。由于样本的y是在最后一层输出的，因此在计算误差的时候，需要从最后一层开始计算、针对与之关联的参数进行求梯度，获得...
隐马尔科夫模型HMM（一）HMM模型隐马尔科夫模型HMM（二）前向后向算法评估观察序列概率 隐马尔科夫模型HMM（三）鲍姆-韦尔奇算法求解HMM参数（TODO） 隐马尔科夫模型HMM（四）维特比算法解码隐藏状态序列（TODO） 在本篇我们会讨论HMM模型参数求解的问题，这个问题在HMM三个问题里算是最复杂的。在研究这个问题之前，建议先阅读这个系列的前两篇以熟悉HMM模型和HMM的前向后向算法，以及EM算法原理总结，这些在...
一、 PID含义 PID是英文单词比例（Proportion），积分（Integral），微分（Differential coefficient）的缩写。PID调节实际上是由比例、积分、微分三种调节方式组成，它们各自的作用如下： 比例调节作用：是按比例反应系统的偏差，系统一旦出现了偏差，比例调节立即产生调节作用用以减少偏差。比例作用大，可以加快调节，减少误差，但是过大的比例，使系统的稳定性下降，甚至造成系统的不稳定。 积分调节作用：是使系统消除稳态误差...
1、Object（物体）参数面板Navigation Static：选中该复选框，则表示该游戏对象将参与导航网格的烘焙。Generate OffMeshLinks：选中该复选框，可以自动根据Drop Height（下落高度）和Jump Distance（跳跃距离）的参数设置用关系线来连接分离的网格（模型）。NavigationArea：导航区域设置。在默认情况下分为Walkable（行走区域）、Not Walkable（不可行走层）和Jump（跳跃层）。 2、Bake（烘焙）参数面板Agent Radius：具有代表性的...
1 代价函数假设神经网络的训练样本有m个，每个包含一组输入x和一组输出信号y，L表示神经网络层数，S_I表示每层的neuron个数(S_l表示输出层神经元个数)，S_L代表最后一层中处理单元的个数。 将神经网络的分类定义为两种情况：二类分类和多类分类，二类分类：表示哪一类；K类分类：表示分到第i类；k>2 我们回顾逻辑回归问题中我们的代价函数为： 在逻辑回归中，我们只有一个输出变量，又称标量（scalar），也只有一个因变量y，...
任务简介：学习花书5.1-5.4，观看讲解视频(1.机器学习算法 2.过拟合与欠拟合超参数验证集) 任务详解：理解机器学习的基本概念，两类任务分类和回归，以及性能度量 过拟合与欠拟合的概念 超参数，交叉验证，训练集，交叉验证集，测试集上边的例子出现了过拟合，在训练集上拟合的曲线并不适用测试集，误差很大。 造成过拟合的原因：模型参数过多。一般情况下，过拟合时，参数会异常大。泛化误差：在测试集上得到的误差。点赞 收藏分...
上一篇 ※※※※※※※※ 【回到目录】 ※※※※※※※※ 下一篇10.1 代价函数 首先引入一些便于稍后讨论的新标记方法： 假设神经网络的训练样本有
PHP、Java、C#实现URI参数签名算法，确保应用与REST服务器之间的安全通信，防止Secret Key盗用、数据篡改等恶意攻击行为简介应用基于HTTP POST或HTTP GET请求发送Open API调用请求时，为了确保应用与REST服务器之间的安全通信，防止Secret Key盗用、数据篡改等恶意攻击行为，REST服务器使用了参数签名机制。应用在调用Open API之前，需要为其所有请求参数计算一个MD5签名，并追加到请求参数中，参数名为“sign”。REST服务器在接收...
加密参数： b8a8583cfb1dc9b8d7fb9bcce9b8d7bab9c92b0ab8fa8888a9e9a8d78ccbe9a8d76cbb686c7c2d9b5c9b68fcfcfce9a8d7e9a8d799b8d78ccccc0c 完整请求地址： http://zhushou.huihui.cn/productSense?browser=chrome&version=4.2.9.3&vendor=youdaonew&av=3.0&extensionid=c2b9bf9b-5d9b-8c91-5d1a-9bd3b83c6443&email=&pop=&k=8efed343437765e64a14d6f2ea45616ef6dca1ff576bc511035e9508f4d65445a11531598b441652&nl=true&m=b8a8583c...
东西有点绕，需要好好消化，冒泡排序明天补上 ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 函数：封装一段特定功能的代码，然后通过函数名重复调用此段代码 定义函数 function + 函数名(参数){代码段}：function getSum( ){ } //参数根据情况有或者没有 函数调用：getSum( ); 参数：function sum(形参1，形参2){ } //形参没有实际意义，调用函数时用来传入参...
本篇是开发笔记第四篇，咱们就重点聊聊如何让超级下载算法适用不同厂商生产的不同属性串行NOR Flash。 大家好，我是痞子衡，是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家介绍的是超级下载算法开发笔记(4)之轮询Flash配置参数。 文接上篇 《超级下载算法(RT-UFL)开发笔记（3） - 统一FlexSPI驱动访问》，现在超级下载算法中已经集成了BootROM版本的统一FlexSPI驱动，原则上BootROM能支持启动的所有串行NOR Flash型号，超级下载算法都...
使用Java调用Matlab算法程序的方法有多种，在这里介绍一种在实际平台开发中较为方便做法：将MATLAB脚本程序打jar包，再使用Java程序调用。 一、处理MATLAB脚本 1.处理算法程序脚本，将其封装为函数形式 SpringBoot项目开发人员不一定也同时负责MATLAB算法程序的编写，而是使用已有的MATLAB算法程序。因此，在拿到MATLAB算法程序后，大概率应该要对算法程序脚本进行处理，将其写成方法体、也就是函数的形式。 首次拿到的MATLAB算法程...
最大期望算法（Expectation-maximization algorithm，又译期望最大化算法）在统计中被用于寻找，依赖于不可观察的隐性变量的概率模型中，参数的最大似然估计。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐性变量。最大期望算法经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（Data Clustering）领域。为了同时估计参数和隐藏状态，将期望最大化（EM）与扩...
网格搜索与k近邻算法中更多超参数 网格搜索与k近邻算法中更多超参数 网络搜索 前笔记中使用的for循环进行的网格搜索的方式，我们可以发现不同的超参数之间是存在一种依赖关系的，像是p这个超参数，只有在 weights="uniform"才有意义 在sklearn中有一种封装好的网格搜索，grid search 我们首先设置一个数组，其内容可以当成字典来看待 对于第一组参数而言'weights':["uniform"],'n_nrightbors':[i for i in range (1,11)]对于第二组...
一 传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系。最开始为了找到一个好的超参数，通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数。但是这种方式效率太慢，所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,RS)。 但是GS和RS这两种方法总归是盲目地搜索，所以贝叶斯优化(Bayesian Optimization,BO) 算法闪亮登场。BO算法能很好地吸取之前的超参数的经验，更快更高效...