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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 9-2 逻辑回归的损失函数
前言 本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节介绍了逻辑回归的大致框架，有了大致框架就需要建模来求解参数θ值。本小节重点介绍逻辑回归的损失函数。 通过上面的学习了解了使用两个函数作为损失函数，但是上面定义的cost函数是一个分段函数，需要根据样本的类别真实值y取"类别1"还是"类别0"来选择不同的cost函数，这显然是不方便的。 上面的J(θ)是比较标准的损失函数，因为这个式子中用到的样本Xb和对应的标签y都是之前监督学习过程一直使用的样本信息，θ为真正的未知量。 使用梯度下降法求解逻辑回归和之前学习的梯度下降法求解过程是一样的。首先求出J(θ)损失函数对应的梯度，然后运用梯度下降参数更新的式子更新θ参数，最终找到使得J(θ)损失函数最小的θ值。
1.3K10发布于 2020-02-26 - 来自专栏AI那点小事
算法提高 9-2 文本加密
问题描述 先编写函数EncryptChar,按照下述规则将给定的字符c转化（加密）为新的字符：”A”转化”B”，”B”转化为”C”，… …”Z”转化为”a”，”a”转化为”b”,… …, “z”转化为”A”，其它字符不加密。编写程序，加密给定字符串。 样例输出 与上面的样例输入对应的输出。 例：
54040发布于 2020-04-20 - 来自专栏Lan小站
试题 算法提高 9-2 文本加密
先编写函数EncryptChar,按照下述规则将给定的字符c转化（加密）为新的字符："A"转化"B"，"B"转化为"C"，... ..."Z"转化为"a"，"a"转化为"b",... ..., "z"转化为"A"，其它字符不加密。编写程序，加密给定字符串。
26720编辑于 2022-07-13 - 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(9-2)
本节将描述快速配置关系集群数据库HHDB Server的方法。本节仅介绍必要的配置功能，用于达到快速入门的目的。如果需要了解更多的配置功能，请参考管理平台文档。
35910编辑于 2024-11-28 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译：9-2 本地特色附加功能
由于历史因素，Django自带了django.contrib.localflavor – 各种各样的代码片段，有助于在特定的国家地区或文化中使用。为了便于维护以及减少Django代码库的体积，这些代码现在在Django之外单独发布。
31640编辑于 2022-11-27 - 来自专栏yuyy.info技术专栏
第十周算法提高9-2文本加密
本文最后更新于 1163 天前，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。 #include<iostream> using namespace std; int main(){ char arr[55]; int i=0; cin>>arr; while(arr[i]!='\0'){ if(arr[i]=='A')arr[i]='B'; else if(arr[i]=='A')arr[i]='B'; else if(arr[i]=='B')arr[i]='C'; else if(a
32410编辑于 2022-06-28 - 来自专栏程序编程之旅
JavaScript---网络编程(9-2)--DHTML技术演示(2-2)-表格加强
现在我们觉得上面的不好，只能从小到大排序，而且排序后颜色也变了。不好看，现在我们来对它进行改进。
75310发布于 2021-01-21 - 来自专栏hadoop学习
超详细Dkhadoop虚拟机安装图文教程
但对于正在学习hadoop的朋友来说，hadoop运行环境部署真的是件非常头疼的事情。 计划在接下来的一段时间里，以我之前学习研究大快搜索DKHadoop时经验为基础，给大家整理分享虚拟机的安装、操作系统安装、服务器操作系统配置、DKH系统安装等相关内容。 控制器类型选择LSI Logic 的推荐类型即可； image.png （8）磁盘类型同样选择推荐的SCSI； image.png （9）选择创建新虚拟磁盘（如图9-1），点击下一步设置磁盘容量，详细见图9- 2 image.png 图9-1 image.png 图9-2 （10）设置磁盘存储位置 image.png （11）按照上述步骤完成设置后，单击下图中的“完成”即可，至此虚拟机安装成功。
1K00发布于 2018-10-24 - 来自专栏博客专享
(9-2)：并发工具-线程池
newSingleThreadExecutor()与自己创建一个单线程串行执行任务的区别:
21110编辑于 2025-05-20 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题9-2 计算两个复数之积
习题9-2 计算两个复数之积 本题要求实现一个计算复数之积的简单函数。
1.3K30发布于 2020-09-15 - 来自专栏机器学习与自然语言处理
Stanford机器学习笔记-9. 聚类(Clustering)
所以我们需要对无标记的训练样本进行学习，来揭示数据的内在性质及规律。我们把这种学习称为无监督学习(Unsupervised Learning)。所以，无监督学习的训练样本如下形式，它仅包含特征量。 图9-1形象的表示了监督学习与无监督学习的区别。 图9-1 一个监督学习与无监督学习的区别实例 无监督学习也有很多应用，一个聚类的例子是：对于收集到的论文，根据每个论文的特征量如词频，句子长，页数等进行分组。聚类还有许多其它应用，如图9-2所示。 quora上有更多关于监督学习与无监督学习之间的区别的讨论。 ? 图9-2 一些聚类的应用 9.2 K-means algorithm 聚类的基本思想是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个"簇"(cluster)。
1.6K110发布于 2018-03-13 - 来自专栏python3
计算器程序
计算类似这样的表达式 1 - 2 *((6 0 - 3 0 +(-40/5)*(9-2*5/3 + 7/3*99/4*2998 +10 *568/14)) - (-4*3)/(16-3*2)) 提示 cal_express_no_bracket(new_express) 51 return ret 52 53 express = '1 - 2 *((6 0 - 3 0 +(-40/5)*(9-
1.4K10发布于 2020-01-22 - 来自专栏全栈程序员必看
体验vSphere 6之7-为虚拟机启用容错
图9-1 打开容错功能 （2）由于我们是在虚拟机中做的这个测试，在打开FT时会有个故障提示”与主机关联的虚拟网卡宽带不足，无法用于FT日志记录”，如图9-2所示。实际上这个提示不影响后期的测试。 图9-2 故障详细信息 （3）在”选择数据存储”对话框，为辅助虚拟机选择数据存储。在新版本的FT中，主虚拟机与辅助虚拟机可以放置在不同的数据存储中，这进一步提高了”容错”的安全性，如图9-3所示。
1.5K40编辑于 2021-12-23 - 来自专栏全栈程序员必看
C语言—冒泡排序
数组内有10个数，那么就应该比较10-1=9轮 { for (j = 0; j <= 9 - i; j++)//内层循环比较的是当前一轮的比较次数，例如：第一轮比较9-1=8次，第二轮比较9- 数组内有10个数，那么就应该比较10-1=9轮 { for (j = 0; j <= 9 - i; j++)//内层循环比较的是当前一轮的比较次数，例如：第一轮比较9-1=8次，第二轮比较9-
1.8K10编辑于 2022-09-12 - 来自专栏烟草的香味
补码到底是个什么东西
下面简单推倒一下： 9-2=7 若要实现 9+x=7 那么利用溢出的原理，就要实现 9+x=7+16=23 简单的解一下方程 x=23-9=14 ， 很好，来验证一下： 9+14 的二进制表示为：1001 因为负数的引入，现在所有的减法都可以当做加法来实现了，9-2=9+(-2)，或者说9+(-2)=9-2。计算仍然是通过补码来实现。
1.1K10发布于 2019-11-10 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
机器学习(7) -- k-means 聚类
所以我们需要对无标记的训练样本进行学习，来揭示数据的内在性质及规律。我们把这种学习称为无监督学习(Unsupervised Learning)。所以，无监督学习的训练样本如下形式，它仅包含特征量。 图9-1形象的表示了监督学习与无监督学习的区别。 图9-1 一个监督学习与无监督学习的区别实例 无监督学习也有很多应用，一个聚类的例子是：对于收集到的论文，根据每个论文的特征量如词频，句子长，页数等进行分组。聚类还有许多其它应用，如图9-2所示。 quora上有更多关于监督学习与无监督学习之间的区别的讨论。 ? 图9-2 一些聚类的应用 9.2 K-means algorithm 聚类的基本思想是将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个"簇"(cluster)。
1.4K50发布于 2018-04-04 - 来自专栏如果你要学JS
如果你要学JS——我正走在JS的路上（七）
name: '山鱼', age: 12, sex: '男', class: '9- name: '山猪', age: 11, sex: '男', class: '9- name: '山猫', age: 10, sex: '男', class: '9-
56500编辑于 2023-12-20 - 来自专栏子勰随笔
微信小程序开发之SVG的使用
www.w3.org/2000/svg"> <path d="M0 0h24v24H0z" fill="none"/> <path d="M19 19H5V5h7V3H5c-1.11 0-2 .<em>9-</em> http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M0 0h24v24H0z" fill="none"/><path d="M19 19H5V5h7V3H5c-1.11 0-2 .<em>9-</em> www.w3.org/2000/svg'%3E%3Cpath d='M0 0h24v24H0z' fill='none'/%3E%3Cpath d='M19 19H5V5h7V3H5c-1.11 0-2 .<em>9-</em> www.w3.org/2000/svg'%3E%3Cpath d='M0 0h24v24H0z' fill='none'/%3E%3Cpath d='M19 19H5V5h7V3H5c-1.11 0-2 .<em>9-</em>
16.3K132发布于 2018-05-22 - 来自专栏散尽浮华
Python-执行系统命令
hbj+++ 6：split(pattern,string,maxsplit=0,flags=0) 根据指定匹配进行分组 import re content = "'1 - 2 * ((60-30+1*(9- )/(16-3*2) )'" new_content = re.split('\*',content) print new_content # ["'1 - 2 ", ' ((60-30+1', '(9- 99', '4', '2998', '10', '568', '14))', '(', '4', '3)', '(16', '3', "2) )'"] a = "'1 - 2 * ((60-30+1*(9- *99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2) )'" new_a = re.sub('\s*','',a) print new_a # '1-2*((60-30+1*(9- \d+)\)',new_a,1) print new_1 # ["'1-2*((60-30+1*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))-", '-4*3', "/(16-3
1.1K100发布于 2018-01-22 - 来自专栏HelloCode开发者学习平台
iOS数据结构与算法-归并排序与快速排序
MergePass(int SR[],int TR[],int s,int length){ int i = 1; int j; //①合并数组 //s=1 循环结束位置:8 (9- 2*1+1=8) //s=2 循环结束位置:6 (9-2*2+1=6) //s=4 循环结束位置:2 (9-2*4+1=2) //s=8 循环结束位置:-6(9-2*8+1=-6
45410编辑于 2022-01-13
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