Frank_Underwood_-优快云博客

原创机器学习中对假设的评价

在机器学习中，按照Ng的说法，常见的做法是先使用一个简单的模型来进行计算，然后找到其中容易出现的问题和样本的一些特征，解决之后再使用较为复杂的模型，这样会比较节省时间，下面介绍一些常见对假设进行评价的方法。首先在机器学习中常见的对样本的分类方式是60%的训练集(Training Set)，20%的交叉验证集(Cross Validation Set)，20%的测试集(Testing Set)。其中的

2017-07-21 22:49:21 709

原创 JAVA中的几个设计模式

总体来说设计模式分为三大类：创建型模式，共五种：工厂方法模式、抽象工厂模式、单例模式、建造者模式、原型模式。结构型模式，共七种：适配器模式、装饰器模式、代理模式、外观模式、桥接模式、组合模式、享元模式。行为型模式，共十一种：策略模式、模板方法模式、观察者模式、迭代子模式、责任链模式、命令模式、备忘录模式、状态模式、访问者模式、中介者模式、解释器模式。在这篇文章主要对其中的工厂模式，单例设计模式，适配

2017-07-18 16:12:57 441

原创机器学习中的正则化处理

归一化处理在之前的文章中介绍了线性回归和Logistic回归两种机器学习模型，对于回归模型而言(虽然Logistic是一种分类模型，但是其中的决策边界函数z=θTXz=\theta^{T} X是一个回归函数)，经常会出现过拟合的问题，对于过拟合的问题，通常有两种处理方法，一种是减少特征的个数，也就是选取其中更加重要的特征。另外一种方法则是采取归一化处理，也就是将(θ1,θ2,θ3...)(\thet

2017-07-16 18:55:43 781

原创机器学习中的Logistic回归算法(LR)

Logistic回归算法（LR）算法简介LR名为回归，实际是一种分类算法。其针对输入样本集xx，假设的输出结果 y=hθ(x)y=h_{\theta}(x) 的取值范围为 y=[0,1]y=[0,1] 。在线性回归中，hθ(x)=θTXh_{\theta}(x)=\theta^{T} X，在此引入Logistic函数，也被称为Sigmoid函数g(z)=11+e−zg(z)=\dfrac{1}{1+

2017-07-15 23:12:01 6272

原创机器学习中的线性回归算法

机器学习中的线性回归算法和其MATLAB代码算法简介在监督学习中有一种问题为回归，在线性回归表现为给定一堆散点数据(x,y)(x,y)，然后求出回归直线方程θ\theta，在这里我们直接以更为通用的多变量线性回归为例。理论计算求出这样的直线方程有两种方法，一种是求出代价函数J(θ)J(\theta)，然后利用梯度下降或者其他最优化方法来求出最小代价函数下的θ\theta。另外一种则是直接利用正规方程

2017-07-15 00:48:49 543

原创堆栈相关的几个算法题

堆栈相关的算法题判断出栈序列是否可能现在有一个序列为整数0-9，将其按顺序压入栈，判断下列的出栈顺序是否可能？a. 4 3 2 1 0 9 8 7 6 5—true b. 4 6 8 7 5 3 2 9 0 1—false c. 2 5 6 7 4 8 9 3 1 0—true d. 4 3 2 1 0 5 6 7 8 9—true在面试中直观判断的话模拟一下该操作即可，先将0-9依次压

2017-07-14 00:08:12 1430

原创堆栈的两种实现方式

两种堆栈的实现方式，可变数组和链表数组实现要实现堆栈这样的数据结构，我们需要满足以下的APIAPI void push(Item item) Item pop() boolean isEmpty() int size()由于JAVA中数组的大小一旦固定就不能再次改变，而堆栈的大小是不能确定的，所以我们还要满足数组大小动态变化的要求当堆栈大小达到预设大小的时候将其大小加

2017-07-13 23:26:04 1862

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