训练样本
自适应线性单元(Adaline)的激活函数是一个线性函数，该函数的输出等于输入，实际上就相当于没有激活函数，线性激活函数φ(Z)的定义： 将样本数据中的实际输出与线性激活函数的输出进行比较，计算模型偏差，然后更新权重。 将样本数据中的实际输出与模型输出进行比较，计算模型偏差，然后更新权重。 自适应线性单元与感知器的区别，在于激活函数不同，自适应线性单元将返回一个实数值而不是01分类
一. 什么是FTRL 首先介绍一下FTL，FTL的思想是每次找到让之前所有样本的损失函数之和最小的参数。流程如下： FTRL算法就是在FTL的优化目标的基础上，加入了正则化，防止过拟合： FTRL的损失函数一般也不容易求解，这种情况下，一般需要找一个代理的损失函数。 代理损失函数需要满足以下条件： 代理损失函数比较容易求解，最好是有解析解
随着互联网技术的普及，人工智能技术也得到了飞跃式发展，而其中最为重要的组成部分之一便是机器学习技术，当人们发现数据的统计和分析在目前的技术下已经不再是难事的时候，便把眼光放到了数据的挖掘和预测上，从信息化软件到现在的云计算和大数据，无论何时，都需要一个能帮助我们进行预测和深度挖掘数据的技术，机器学习便由此进入到人们的视野中。 简单来说，机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。机器学习的核心是使用算法解析数据并从中学习，然后对新数据做出决定或预测
一种使用飞航安全裕度理论之飞航操作风险评估方法、专家系统及其建立方法。此风险评估方法和风险评估专家系统，系用以量化评估飞航操作之安全性，风险评估专家系统的建立方法可包含：建立复数个训练样本来储存于数据库中；利用训练样本来训练一推论单元的类神经网络；以及提供一使用者界面，用以输入复数个情境参数于类神经网络中，并显示类神经网络所推算之一安全裕度。 abstract = "一种使用飞航安全裕度理论之飞航操作风险评估方法、专家系统及其建立方法
小编最近在网上下载了一批素材图片需要批量裁剪，这可难住小编了，一张张来做的话，那可得弄到猴年马月了。这时有小伙伴给推荐了一款神器：OpenCV。据说小伙伴说，他们做图像处理，经常会需要大批量的修改图片尺寸来做训练样本时，用的就是OpenCV
最近实验室在组织学习NG的机器学习视频，我也跟进了一下。讲到逻辑回归那一课，一直想不明白，逻辑回归到底是怎样分类的？逻辑回归的分类面在哪里？逻辑回归有像SVM的max margin那样清晰的推导过程吗？为什么需要Sigmoid函数？今天就让我们来一窥逻辑回归的始末。 假设有一堆学生样本，为了简单起见，只有两个特征，分别是两门课的分数score1和score2，类标号y表示这个学生是否能被录取
随着互联网技术的普及，人工智能技术也得到了飞跃式发展，而其中最为重要的组成部分之一便是机器学习技术，当人们发现数据的统计和分析在目前的技术下已经不再是难事的时候，便把眼光放到了数据的挖掘和预测上，从信息化软件到现在的云计算和大数据，无论何时，都需要一个能帮助我们进行预测和深度挖掘数据的技术，机器学习便由此进入到人们的视野中。 简单来说，机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。机器学习的核心是使用算法解析数据并从中学习，然后对新数据做出决定或预测
随着互联网技术的普及，人工智能技术也得到了飞跃式发展，而其中最为重要的组成部分之一便是机器学习技术，当人们发现数据的统计和分析在目前的技术下已经不再是难事的时候，便把眼光放到了数据的挖掘和预测上，从信息化软件到现在的云计算和大数据，无论何时，都需要一个能帮助我们进行预测和深度挖掘数据的技术，机器学习便由此进入到人们的视野中。 简单来说，机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。机器学习的核心是使用算法解析数据并从中学习，然后对新数据做出决定或预测
随着互联网技术的普及，人工智能技术也得到了飞跃式发展，而其中最为重要的组成部分之一便是机器学习技术，当人们发现数据的统计和分析在目前的技术下已经不再是难事的时候，便把眼光放到了数据的挖掘和预测上，从信息化软件到现在的云计算和大数据，无论何时，都需要一个能帮助我们进行预测和深度挖掘数据的技术，机器学习便由此进入到人们的视野中。 简单来说，机器学习就是对计算机一部分数据进行学习，然后对另外一些数据进行预测与判断。机器学习的核心是使用算法解析数据并从中学习，然后对新数据做出决定或预测
人脸识别技术是包括人脸检测和人脸身份认证技术在内的识别技术，人脸检测是根据所获得视频或者图片信息，利用图像处理和计算机视觉相关算法，从图像中判断是否有人脸，并给出存在人脸的数量和位置，更进一步的是通过脸与脸的匹配识别人脸的身份。 本文在人脸特征提取中，采用基于卷积神经神经网络的提取算法来对人脸的特征进行特征提取，其次结合支持矢量基算法来对人脸进行分类。人脸识别系统主要分为人脸样本特征训练过程和人脸识别分类两大部分