tjl_moby-优快云博客

PHP 基础语法简单记忆脚本以结尾变量以$开头 ;结尾，最后一行不用分号字符串运算符： .串接 .=串接赋值echo 输出 print也可以，但是比echo慢字符串中能包含 HTML 标记 echo "Hello world!";// # /**/ 注释变量对大小写敏感，关键字、自定义的函数和类对大小写不敏感local和global作用域

2017-08-04 16:52:47 244

原创 Head First JS阅读笔记之动态数据

动态数据.md数据存储 XML（extensible markup language）数据通信 Ajax (asynchronous javascript and xml)

2017-08-04 16:41:20 300

原创 Head First JS阅读笔记之自定义对象

自定义对象

2017-08-03 15:58:01 250

原创 Coursera ML笔记 -----week9-2 推荐系统

推荐系统

2017-04-30 07:48:21 559

原创 markdown 数学公式 tips

矩阵的转置用 $A^\mathrm T$

2017-04-30 07:19:15 1674

原创 Coursera ML笔记 -----week9-1 异常检测

异常检测

2017-04-29 17:10:53 970

原创 Coursera ML笔记 -----week8-2 数据降维

数据降维

2017-04-28 20:42:21 544

原创 Coursera ML笔记 -----week8-1 K-means

K-means

2017-04-27 21:51:02 334

原创 Coursera ML笔记 -----week7 Support Vector Machine

本部分主要解释这么几个问题：1. 从logistic regression到SVM2. SVM和Large Margin Classfier3. SVM的hypothetsis ($\theta^Tf\geq 0$)4. SVM的cost function($\theta^Tf\geq1 \& \theta^Tf\leq-1$)5. kernel function

2017-04-09 15:04:32 410

原创 Coursera ML笔记 -----week6 -2 Machine Learning System Design

设计一个机器学习的系统

2017-04-07 21:36:17 592

原创 Coursera ML笔记 -----week6 Advice for Applying Machine Learning

改进自己的机器学习算法系统

2017-04-06 00:30:30 788

原创 Coursera ML笔记 ----- NN求解总结

神经网络求解问题的流程(梯度下降法)：

2017-03-30 17:09:49 347

原创 Coursera ML笔记 -----week5 Neural Network，Back Propagation

后向传播算法

2017-03-29 14:16:57 433

原创 Coursera ML笔记 -----week4 Neural Network -1

Neural Network

2017-03-28 15:35:30 411

原创遗传算法

遗传算法

2017-03-27 10:01:54 553

原创 coursera 前三张公式速查

前三章公式速查

2017-03-24 20:43:10 317

原创每天学习计划及进度汇总

个人每日学习计划和进度汇总

2017-03-22 22:43:29 620

原创 Coursera ML笔记 -----week3 Regulariztion

2017/3/20 #Regulariztion正则化的目的是避免过拟合overfitting

2017-03-20 23:56:12 241

原创机器学习实用案例解析--读书笔记

第五章线性回归对于一个给定的数据集，我们想用线性回归来进行预测 fitted.regression <- lm(y~x,datasource)接下来要进行直线的位置参数的求解 [intercept slope] = ceof(fitted.regression)求解出直线以后，要对我们求出的直线进行评估，主要通过残差平方和 errors <- residuals(fitted.re

2017-03-20 23:38:19 490

原创 Coursera ML笔记 -----week3 Logistic Regression

Logistic Regression /Classification

2017-03-16 05:39:46 278

原创 coursera ML笔记 ----week2 多变量的线性回归

多变量的线性回归

2017-03-10 23:57:47 335

原创 Coursera ML笔记 --- week1:单变量的线性回归+梯度下降法

2017/3/7week1 supervise learing 监督学习分为两类：分类和回归分类是将输入变量（feature/attribute）映射成为离散的输出结果，回归是将输入变量映射成为连续的输出结果2017/3/8 cost functioncost fuction 就是squared error function ,如果把y看作是一个变量的话，那就squared

2017-03-09 00:50:32 451

原创 2017年3月份碰到的问题汇总

做项目的时候碰到的问题汇总：2017/3/2 学习struts21.运行第一个struts2程序的时候一直报错原因：1.使用的jar包的版本问题，如果使用2.3的版本没有什么问题，但是2.5的版本就会出现各种各样的问题比如 unable to load configuration gxp，网上的说法是common-lang包版本过低的问题，但是已

2017-03-02 22:29:22 228

原创概率论2---参数估计

利用样本的信息对总体做推断这里的推断是怎么回事？推断包括了统计估计和假设检验两部分其中统计估计是估计总体的分布或者数字特征这其实是要做两件事情：总体分布未知，我要对它的分布做估计，这叫做非参数估计总体分布已知或者已经通过非参数估计求出来了，只需要对其中的未知参数做估计你可能会说还有一个数字特征呢！数字特征主要是涉及到分布里面的参数，参数求出来了，数字特征自然可以求

2016-10-28 23:31:16 1238

原创概率论1

写博客的目的是为了帮自己理清楚在学习过程中的思路。char1 基本概念与抽样分布1.数理统计学是在做什么？研究如何有效地收集、整理和分析受随机影响的数据，并对所考虑的问题作出推断和预测，为决策和行为提供依据和建议。数理统计学的本质就是利用样本的信息去研究总体，去研究总体的某种性能。---------《应用统计学》王国富用有效的方法收集和分析数据。

2016-10-26 18:04:14 358

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