学习域名系统（又叫 DNS） 学习域名系统（又叫 DNS） 域名系统（DNS）是按层级划分的分布式命名系统，用以访问连接到互联网或私有网络中的计算机、服务、资源。它通过域名关联各种信息，这些域名被分配至每个参与实体（participating entities）上。它最突出的特点在于：将便于人们记忆的域名解析成数字表示的 IP 地址，IP 地址则符合...

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Angel 中的学习率Decay 1. ConstantLearningRate 2. StandardDecay 3. CorrectionDecay 4. WarmRestarts Angel 中的学习率Decay Angel参考TensorFlow实现了多种学习率Decay方案, 用户可以根据需要选用. 在描述具体Decay方案前, 先...

写给人类的机器学习 赞助我 协议 写给人类的机器学习 原书：Machine Learning for Humans 译者：飞龙 （等） 这个世界不缺少科学家，缺少能说人话的科学家。 在线阅读 PDF格式 EPUB格式 MOBI格式 代码仓库 赞助我 协议 CC BY-NC-SA 4.0

7.1. 优化与深度学习 7.1.1. 优化与深度学习的关系 7.1.2. 优化在深度学习中的挑战 7.1.2.1. 局部最小值 7.1.2.2. 鞍点 7.1.3. 小结 7.1.4. 练习 7.1.5. 参考文献 7.1. 优化与深度学习 本节将讨论优化与深度学习的关系，以及优化在深度学习中的挑战。在一个深度学习问题中，我们通常会预...

06- Shell脚本学习—其它 Shell输入输出重定向 重定向深入讲解 Here Document /dev/null 文件 Shell文件包含 06- Shell脚本学习—其它 Shell输入输出重定向 Unix 命令默认从标准输入设备(stdin)获取输入，将结果输出到标准输出设备(stdout)显示。一般情况下，标准输入设备就...

三、图半监督学习 3.1 标签传播算法 3.1.1 能量函数 3.1.2 最优化求解 3.2 多类标签传播算法 3.2.1 Label Propagation 3.2.2 Label Spreading 3.3 性质 3.4 标签传播与 PageRank 3.5 标签传播与社区发现 3.5.1 Fast Unfolding 3.5.2 LP...

八、传统机器学习的挑战 八、传统机器学习的挑战 传统机器学习算法的两个困难： 维数灾难：当数据的维数很高时，很多机器学习问题变得相当困难。因为许多传统机器学习算法简单地假设：一个新样本的输出应该大致与最接近的训练样本的输出相同 。 选择性偏好：某些算法偏好于选择某类函数。 最广泛的隐式偏好是：要学习的函数是平滑的或者局部不变性的。 这...

半监督学习 半监督学习 给定有标记样本集合 ，和未标记样本集合 ，其中 。 学习器自动地利用未标记的 来提升学习性能，这就是半监督学习semi-supervised learning 。 半监督学习的现实需求非常强烈，因为现实中往往能够容易地收集到大量未标记样本，但是对其标记需要耗费大量的人力、物力。如：在医学影像分析上，对影像的疾病...