反向传播下降的幅度与斜率大小成正比,越到最小点时,每步应越来越小,防止调过头某一点导数大小即可表现为 w的变化幅度 w - k * ▽J(w)▽J(w)为正表示向左走 w变小 ,为负表示向右走 w会变大简单数字识别案例中对于一张图片,输入图片特征,经过隐藏层, 转化为10维向量,经过sigmod ,rule后----->(对应的概率值)此时假设为bad network0.1 1--------------------------10.2 2-------------------...

import java.io.Serializable; // 修改后的单例模式 // 使用线程同步创建，防止进程切换重复创建线程， // 设置volatile关键字修饰，使读取singleton对象时能够获取最新状态 // 修改构造方法，防止反射创建对象 // 修改readResolve方法，防止反序列化对象时重新创建对象 // 重写克隆方法，防止对象克隆 public class Singleton2 implements Serializable, Cloneable { ...

interface AService{ void fly(); } class AServiceImpl implements AService{ @Override public void fly(){ System.out.println("fly......"); } }// jdk自带动态代理实现方式 class JDKHandler implements InvocationHandler { priva...

Nodejs入门目标： 控制台输出字符串、使用函数、进行模块化编程快速入门-Hello World1、创建文件夹 nodejs2、创建 helloworld.js类似于java中的System.out.println("")console.log('Hello World!!!')运行：node helloworld.js结果：hello world!!!3、打开命令行终端：Ctrl + Shift + y浏览器的内核包括两部分核心：DOM渲染引擎；...

前后端分离前端项目，后端项目前端调用不一致，点击链接---》前端页面---》ajax--》后端接口封装了请求 ajax ajaxio，request每个ajax等请求对应后端一个接口 请求中url:user/add ---->后端/user/add找到配置# .environment VUE_APP_BASE_API="http://ip:8080" # 后端地址Springboot 后端接口 ， 前端调用，vue渲染步骤：页面点击--》向前端发送请求，前端路由找...

# 查看Keras 是否可使用gpufrom keras import backend as K gpu =K.tensorflow_backend._get_available_gpus() print(gpu) 　 # 查看tensorflow是否可使用gpu import tensorflow as tf print(tf.test.is_gpu_available()) 　　

# 决策树,随机森林 # 决策树结构:if-then # 信息熵: # 例:第一届世界杯32支球队 每个队伍冠军概率1/32 # 可得 log32(程序员认为的log一般都默认是以2为底) = -(1/32*log(1/32)+1/32*log(1/32).....) # 2018 第21届世界杯根据历史数据获胜概率不同 log32 > -(1/4*log(1/4)+1/4*log(1/4).....) # ...

机器学习常用算法 k近邻算法 求出未知点 与周围最近的 k个点的距离 查看这k个点中大多数是哪一类 根号((x已知-x未知)^2+(y已知-y未知)^2) 即平面间2点距离公式 收异常点影响较大,因此需要做标准化处理 API:sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier(n_neighbors=5,algorithm="auto") algorithm:{"auto","ball_tree","kd_tree","brut...

# 机器学习_概述 # 数据类型:连续性,离散型 # 算法分类 # 监督学习(特征值+目标值):(预测) # 分类: k近邻算法 贝叶斯 决策树与随机森林 逻辑递归 神经网络 # 回归: 线性回归 岭回归 # 标注: 隐马尔可夫模型(不做要求) # 无监督学习(只有特征值) # 聚类: k-means # 机器学习流程 # 建立模型:(根据数据类型划分应用种类)...