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1.基本原理：使用梯度下降法使用三次函數模型去擬合散點，基本過程是：根據三次函數模型給出損失函數求偏導得到所有迭代式編程實現初始化自變量設定學習速率 α 設置精度運行程序得到結果首先設定用來擬合的三元

2020-02-27 18:04:50

在做唯品會項目的時候涉及到了商品圖片放大的問題，簡單的使用方法如下：在項目中加上以下三部分的代碼: (1)JavaScript 代碼： <script> var $easyzoom = $('.easyzoom').

2019-09-15 18:54:33

Font Awesome 提供了可縮放以及可以用CSS修飾的圖標解決方案，是完全開源免費的，在項目中使用Font Awesome可以說是十分省心的。使用的方法也很簡單： (1)首先下載Font Awesome的源文件可以去官

2019-09-09 18:59:26

有時我在設計一些很多重複單元時，就會把重複的數據作爲一個對象，然後將所有的單元作爲一個JSON對象數組進行存儲，然後自然地就會遇到排序的問題，這個排序其實也是比較常見的功能之一。此時就需要將JSON對象數組進行排序，然後將排序之後

2019-09-09 01:07:27

有時候對於一個div來說，加上陰影比加上邊框的效果更佳。可以使用 box-shadow 屬性來設置陰影效果整體語法： box-shadow：color h-shadow v-shadow blur spread ins

2019-09-05 18:48:54

什麼是數據庫和數據庫管理系統？ Database(DB) 即數據庫，是指長期地被保存在計算機的存儲設備上，按照一定規則進行組織，可以被用戶進行使用的這樣一種數據形式。 Database Management System(DBMS

2019-09-04 18:54:50

一個簡單的例子，郵箱地址檢驗: 假設一個簡單的郵箱地址的格式爲：字符 @ 字符 . com(或net.cn) 如: [email protected] [email protected] 要對一個郵箱地址進行大致檢驗，利用正則表達式： \

2019-02-04 00:37:38

簡略地瞭解了下java.util.regex包中的一些類，加深了對regex包使用方法的理解。閱讀了很多博客後，對regex包的大致內容有了進一步了理解總結性的說: (1)首先java.util.regex包主要包含Patter

2019-02-04 00:37:38

初學正則表達式，希望通過寫博客來鞏固提高對知識的掌握，如有不足懇請指出。正則表達式(Regular Expression)是一種文本模式。它使用單個字符串來描述、匹配一系列匹配某個句法規則的字符串。正則表達式在代碼中也有r

2019-02-03 01:38:49

將一對色子同時擲出，這兩個色子的點數最後都爲6 的情況稱爲雙六那麼在一次投擲中，出現雙六的概率爲：P=(1/6)*(1/6)=1/36 ,而它的對立面: 沒有出現雙六在一次投擲中出現的概率則爲:35/36 看起來出現雙六是很難

2018-09-16 23:56:40

我的第一個機器學習算法。梯度下降算法解決散點擬合問題：在直角座標系中給出若干個點作爲訓練集(Training Set),使用梯度下降算法給出最合適的擬合直線。 1.大體思路(我個人的理解)：對於許多散步在直角座標系中的點

2018-09-03 03:58:57

1.假設一個房屋的出售價格y(千元/平方米)由： (1)房屋距市中心的距離(km) x1 (2)房屋的大小(平方米)x2 (3)房屋所擁有的房間數x3 (4)房屋的已使用時間x4 這四個因素決定，那麼根據

2018-09-03 03:58:57

1.梯度下降算法的幾點優化：梯度下降算法在實際應用時，可以關注某些特徵來確保它正常工作，使它更快速地收斂。 (1)特徵縮放(Feature Scaling)：假設現有兩個特徵值 x1 x2 , 在訓練集中，x1的範圍爲(-1000

2018-09-03 03:58:57

當我的程序能夠讀取外界的數據，並正確地處理並輸出結果時，我才感到程序發揮了它專屬的價值。而我的第一個能做到的程序，是在R上實現的。 (1)創建文件夾: > dir.create('K:/Create_1'); > dir.create("

2018-08-31 07:07:20

每天沉浸在C/C++中，相比這些列入教學計劃的語言，偶然間遇到的R卻讓我愛不釋手，我決定在博客中記錄我作爲新手，從入門到精通的過程。希望時間可以讓R成爲我辦公學習的有力助手。 (1)R是跨平臺，開源的免費自由軟件。官方下載地址 (

2018-08-31 07:07:20