
机器学习
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RZJM_PB
这个作者很懒,什么都没留下…
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回归分析:单变量线性回归
首先用R语言构造数据点 > y <- c(5, 7, 9, 11, 16, 20) > x <- c(1, 2, 3, 4, 7, 9) > plot(x,y) 绘制的散点图图像如下所示 用lsfit(x,y)计算回归直线方程的谢啦和截距以及残渣 输入如下所示: > lsfit(x,y) 产生的结果如下: $coefficients I原创 2015-10-05 12:35:14 · 3260 阅读 · 0 评论 -
MaxPooling的作用 and some tips about CNN
摘抄记录: MaxPooling Another important concept of CNNs is max-pooling, which is a form of non-linear down-sampling. Max-pooling partitions the input image into a set of non-overlapping rectangles and, fo原创 2016-09-15 19:03:30 · 1586 阅读 · 0 评论