原创 機器學習之——多項式迴歸和正規方程
上一次我們分享了多變量線性迴歸模型(Linear Regression with Multiple Variables)，這一次我們來討論一下多項式迴歸(Polynomial Regression) 和正規方程(Normal Equati
2020-06-23 10:29:48
原创 機器學習之——判定邊界和邏輯迴歸模型的代價函數
判定邊界(Decision Boundary) 上一次我們討論了一個新的模型——邏輯迴歸模型(Logistic Regression)，在邏輯迴歸中，我們預測： 當hø大於等於0.5時，預測y=1當hø小於0.5時，預測y=0根據上面的
2020-06-23 10:29:48
原创 MacOS 更新系統或XCode後Terminal使用Git報錯的問題
更新了XCode後，在Terminal使用git，發現報錯： dyld: Library not loaded: @rpath/libswiftCore.dylib Referenced from: /Applications/Xc
2020-06-23 10:29:37
原创 關於LRU算法
一，LRU 原理 LRU（Least Recently Used，最近最少使用）算法根據數據的歷史訪問記錄來進行淘汰數據，其核心思想是“如果數據最近被訪問過，那麼將來被訪問的機率也更高”。 實現 最常見的實現是使用一個鏈表保存緩存
2020-06-23 10:29:37
原创 機器學習之——神經網絡模型
之前我們瞭解了神經網絡模型(Nerual Network)，這一次，我們來具體討論一下神經網絡模型的表達。 我們知道，神經網絡模型是許多邏輯單元(Logistics Unit)按照不同的層級組織起來的網絡，每一層的輸出變量作爲下一層的輸入
2020-06-23 10:29:35
原创 PHP設計模式之——策略模式
策略模式（Strategy Pattern）是對象的行爲模式，是對一組算法的抽象封裝，動態的選擇算法使用。在我們的日常生活中，策略模式體現在方方面面：早上起牀我去公司，可以坐公交，可以坐出租車，也可以步行，最終的目的都是到達公司，但是卻使
2020-06-04 09:28:22
原创 CentOS7.4 編譯安裝php7
記錄一下編譯安裝PHP7的過程，希望大家能夠用得上。另外，推薦大家多多使用編譯安裝，不要排斥，編譯安裝有很多好處。 第一步，準備工作 新申請的機器是CensOS 7.4的系統，可以直接用yum安裝工具包 yum -y group
2020-06-04 09:28:22
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原创 機器學習之——歸一化線性迴歸與歸一化邏輯迴歸
之前的博客裏，跟大家分享了歸一化(Regularization)的概念：保留所有的特徵，但是減小參數的大小(Magnitude)。 這一次捏，跟大家討論討論，歸一化線性迴歸模型和歸一化邏輯迴歸模型。 首先跟大家明確一件事，爲什麼有些機器學
2020-02-23 09:51:37
原创 機器學習之——多變量線性迴歸
在之前的博客中，描述過單變量線性迴歸(Linear Regression with One Variables)的模型，這次來分享一下多變量線性迴歸模型(Linear Regression with Multiple Variables
2020-02-23 09:51:37
原创 MySQL學習之——索引(普通索引、唯一索引、全文索引、索引匹配原則、索引命中等)
在上一篇博客中，我們主要探討了關於MySQL鎖的一些問題。這一次，我們主要來聊聊，MySQL中的索引。 MySQL是目前絕大多數互聯網公司使用的關係型數據庫，它性能出色、資源豐富、成本低廉，是快速搭建互聯網應用的首選關係型數據庫。但是，俗
2020-02-23 09:51:37
原创 HTTP深入淺出
HTTP(HyperText Transfer Protocol)是一套計算機通過網絡進行通信的規則。 計算機專家設計出HTTP，使HTTP客戶（如Web瀏覽器）能夠從HTTP服務器(Web服務器)請求信息和服務，HTTP目前協議的版
2020-02-23 09:51:37
原创 機器學習之——單變量線性迴歸
線性迴歸 線性迴歸（Linear Regression)作爲Machine Learning 整個課程的切入例子確實有獨到的地方，以簡單的例子爲出發點，將學習任務的主幹串起來。問題的建模可以簡單如下圖所示： 線性迴歸可以分爲單變量線性迴
2020-02-23 09:51:37
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原创 機器學習之——多類分類問題
在之前的博客中，我們討論了邏輯迴歸模型(Logistic Regression)解決分類問題。但是我們發現，邏輯迴歸模型解決的是二分問題，即：模型的結果只有兩個值，y=0 or y=1 。但是在現實情境下，我們的訓練集往往包含多個類(>2
2020-02-23 09:51:37
原创 機器學習之——初識神經網絡
在討論神經網絡之前，我們先回顧一下之前的一系列討論。 之前我們已經討論過，非線性假設(Non-Linear Hypothesis)，使用非線性的多項式能夠幫助我們建立更好的分類模型(Classification)。假設我們有非常多的特徵，
2020-02-23 09:51:37
原创 機器學習之——歸一化
之前我們討論了幾個機器學習的模型，線性迴歸模型(Linear Regression)和邏輯迴歸模型(Logistic Regression)，這一次我們討論一下關於模型數據擬合的問題以及歸一化方法(Regularization)。 過擬合
2020-02-23 09:51:37