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下面我们分布阐述1.标准方程2.梯度下降3.机器学习模型训练过程1.标准方程这个定义其实很好理解:下面我们以线性回归进行进一步的论证:1.线性回归的预测模型2.那么线性回归的成本函数就是MSE:3.接

同步csdn地址:在机器学习和深度学习中,很多时候需要进行分类,这时会涉及到决策边界,比如sigmod激活函数;但是当面对多分类的时候(比如经典的MNIST),我们需要预测每一个种类output的概率

deep learning中比较经典的损失函数一个MSE(均方根误差),一个便是交叉熵(H(P,Q)),这篇文章信息论一步步去退出交叉熵 欢迎阅读,欢迎补充好

机器学习的学习不应该仅仅停留在对scikit-learn or tensorflow(deep learning)框架的调用,而应该着眼于内部的世界,学习机器学习有一段时间了,有必要回头整理一下,下面我们基于线性模型来看 标准方程 梯度下降 进而来看基于以上两者如何实现模型的训…

概率于Machine Learning而言还是比较重要的,但是概率的难点在于,其不够直观,那么换一个视角,我们称之为"上帝视角",将概率转化为面积,这样便会变的直观; 概率,顾名思义就是某事件发生可能性的一种量化,这是我们最直观的感受; 下面从一个比较经典的案例来作为引入 — …

完全解耦的组件化方案 1.各组件之间res的定制化控制 2.基于component-base的注册分发机制,实现AIDLManager的跨进程 3.实现sp的跨进程读取,当然有机会可以基于ARouter自己实现跨进程的跳转的自定义navigate框架

可以看到在android中startActivity其实是走到startActivityForResult,.根据一个bundle类options来确定走startActivity的不同构造; 那么继续看: startActivityforResult的实现源码: 先来看 注释…

在android跨进程通信中binder必不可少,从Activty的启动源码就可以看到Activity的周期控制就是ActivityThread和AMS之间的binder跨进程通信,谈到binder机制就绕不过AIDL;下面开始介绍;

android中分发机制在自定义的View中尤为重要,贯穿android Activity – ViewGroup – View的Event传递;