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RSS订阅原创 javascript 多行文本 function处理方法 及实践应用
javascript没有标准的多行字符串的表示方法，如C#中的string str=@"多行文本多行文本";通常使用的是一行一行的加起来，如：var str='多行文本'+'多行文本';或 使用续行符(\)的方法，如：var str = "多行文本\多行文本";还有一些别的使用字符串join的方动，这里就是详述这些方法最麻烦的就是行头行尾都有字符，不论从可读性还是可维护性上来说，都是相当的麻...
2018-06-02 01:31:32
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原创 机器学习(11.5)--神经网络(nn)算法的深入与优化(5) -- softmax的代码实现
在前面的 TensorFlow实例(4)--MNIST简介及手写数字分类算法 中用到 TensorFlow自带了一个softmax的激活函数同时 机器学习(11.2)--神经网络(nn)算法的深入与优化(2) -- QuadraticCost、CorssEntropyCost、SoftMax的javascript数据演示测试代码 可以下载一个HTML 里面有一个SoftMax的javascrip...
2018-03-07 21:34:35
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原创 机器学习(11.4)--神经网络(nn)算法的深入与优化(4) -- CorssEntropyCost（交叉熵代价函数）数理分析与代码实现
这篇文章我们将从数理上对CorssEntropyCost进行讲解，同时附上实现的代码可以参考机器学习(11.3)--神经网络(nn)算法的深入与优化(3) -- QuadraticCost（二次方代价函数）数理分析首先我们定义因此在求得最后一层神经元这时我们对最后一层的w,b求偏导数， 我们在sigmoid函数定义为由这个我们可以推出其中x在程序代码对应的是a[-2],def itemData(i...
2018-03-07 21:22:36
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原创 机器学习(11.3)--神经网络(nn)算法的深入与优化(3) -- QuadraticCost（二次方代价函数）数理分析
在前面的文章已经对神经网络的基本算法流程做了详细的介绍 机器学习(1)--神经网络初探 机器学习(10.4)--手写数字识别的不同算法比较(4)--神经网络 在这中间使用的就是QuadraticCost（二次方代价函数），其实在我们代码中并没有相关的代码，那这个所以的代价函数是什么？ 在文章 机器学习(7)--梯度下降法（GradientDescent）的简...
2018-03-07 21:20:00
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原创 机器学习(11.2)--神经网络(nn)算法的深入与优化(2) -- QuadraticCost、CorssEntropyCost、SoftMax的javascript数据演示测试代码
本篇文章是数据演示的HTML，如果你不会HTML和JS，把代码复制到一个文本文件中，文本文件命名为test.html,保存后双击运行即可 本文包含 QuadraticCost（二次方代价函数）、CorssEntropyCost（交叉商代价函数）、SoftMax变化演示三部份 1、代价函数： 为了让代码及数据清晰些， 在QuadraticCost（二次...
2018-03-07 21:14:39
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原创 机器学习(11.1)--神经网络(nn)算法的深入与优化(1)--介绍
在前面的文章已经对神经网络的基本算法流程做了详细的介绍机器学习(1)--神经网络初探机器学习(10.4)--手写数字识别的不同算法比较(4)--神经网络但中间也存在很多不是很明确的地方，同时也存在一些优化的可能本系列文章将对这些相关内容做更深一步的研究与解析这篇文章是本系列的总体介绍、一些说明及一些相关文章的索引1、关于初始代码段的说明，本系列方章将以 机器学习(10.4)--手写数字识别的不同算...
2018-03-07 21:12:32
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原创 机器学习(10.4)--手写数字识别的不同算法比较(4)--神经网络
如果你对神经网络还不太了解，又想了解这篇文章，希望你能先看机器学习(1)--神经网络初探在那篇代码中，对神经网络基本原理讲的更细致一些，在这篇文章里，对于weights和biases的设置，我采用了另一种方法，先简单说一下1、在那篇中，biases是在每层神经元(除去最后一层)基础上再加一个补充的一个神经元当BIASES,但这不能算是相对准确的biases 假如在一个[10 5 2] 那么，...
2018-02-23 15:52:05
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原创 机器学习(10.3)--手写数字识别的不同算法比较(3)--支持向量机（SVM）算法
在之前的文章中我并没有写SVM算法，主要原因在于这个虽然我知道SVM的基本原理，但中间关键的最大化决策边界的算法我写不出来只能使用sklearn提供的方法来求得这个最大化决策边界，不过还好，至少SVM的基本原理不难理解，这篇文章，我将详细说明SVM的基本原理，并用一个简单的小例子(代码段一)来测试，同时代码段二是用SVM来进行手写数字识别，但这个算法非常的久，你可能会认为机器假死，在没有最后pri...
2018-02-23 15:33:35
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原创 机器学习(10.2)--手写数字识别的不同算法比较(2)--KNN算法
KNN(k-NearestNeighbor)是监督学习的分类技术中最简单的方法之一，K指k个最近的邻居的意思，关于KNN的详细基本实现原理，可参考 机器学习(2)--邻近算法(KNN)tensorflow的实现方式，可参考： tensorflow实例(9)--最邻近算法实现MNIST手写数字分类算法关于使用的数据集，可参考 机器学习(10.1)--手写数字识别的不同算法比较(1)--mnist数据...
2018-02-23 15:28:02
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原创 机器学习(10.1)--手写数字识别的不同算法比较(1)--mnist数据集不同版本解析及平均灰度实践
现在网上流行的mnist数据集共有两个版本1、tensorflow 提供的 点击此处下载2、开源标准数据集 点击此处下载连续向下的几篇文章将是一套系列文章，都是对mnist的开源标准数据集进行手写数字识别的在我之前的所有文章多是在tensorflow内容才使用到mnist,因此，基本使用的是tensorflow 提供的版本在这个系列的文章，我不依赖tensorflow,应用基本机器学习方法来...
2018-02-23 15:20:56
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原创 机器学习09--神经网络的激活函数(Activation Function)及python代码实现
在前面的一些关于机器案例中使用了激活函数，如 机器学习(1)--神经网络初探 开篇中的 tanh(x)与tanh_deriv(x)两个函数 TensorFlow实例(5.1)--MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN) 中在最大池化时使用的 tf.nn.relu我们为什么要使用激活函数，通常他有如下一些性质：非线性： 如果是线性的时候，多层的神经网络是无意义的可微性： 做梯度下降，这...
2018-02-22 01:29:22
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原创 tensorflow实例(10)--模型保存与读取，鸢尾花神经网络模型读写
TensorFlow通过tf.train.Saver类实现模型的保存和提取。这样做的好处就如我们在用神经网络训练一个模型，需要非常长的时间，当把这个模型保存后，当要测试或使用这个模型时，把保存的模型提取出来，不需要再次的进行训练关于神经网络的基本原理与tensorflow的实现可参考机器学习(1)--神经网络初探 TensorFlow实例(4)--MNIST简介及手写数字分类算法本例分两段代码，分...
2018-02-09 23:00:25
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原创 tensorflow实例(9)--最邻近算法实现MNIST手写数字分类算法
KNN(k-NearestNeighbor)是监督学习的分类技术中最简单的方法之一，K指k个最近的邻居的意思，关于KNN的详细基本实现原理，可参考 机器学习(2)--邻近算法(KNN)这篇文章是用tensorflow来实现，但由于在算出所有点与点之间距离后取出最近的K个时如果只使用tensorflow，我只能实现取得1个，无法取到K个因此这里我不再设置K，只取最近的一个，因此我的标题也是最邻近算...
2018-02-08 22:09:08
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原创 tensorflow实例(8.2)--梯度下降法计算简单线性回归（Simple Regression Analysis)
简单回归分析（Simple Regression Analysis)定义是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。简单的讲就是如下图，一堆的散点图，找出一条 y=ax平方 + b 的直线最能表示这些散点图，关于简单回归分析的简要介绍可以参考 机器学习(8)--简单线性回归（Simple Regression Analysis) 那是仅使用numpy实现算法同样用tensor...
2018-02-08 21:17:29
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原创 tensorflow实例(8.1)--公式法计算简单线性回归（Simple Regression Analysis)
简单回归分析（Simple Regression Analysis)定义是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。简单的讲就是如下图，一堆的散点图，找出一条 y=ax平方 + b 的直线最能表示这些散点图，关于简单回归分析的简要介绍可以参考 机器学习(8)--简单线性回归（Simple Regression Analysis) 那是仅使用numpy实现算法同样用tensor...
2018-02-08 21:15:16
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原创 机器学习(8)--简单线性回归（Simple Regression Analysis)
简单回归分析（Simple Regression Analysis)定义是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。简单的讲就是如下图，一堆的散点图，找出一条 y=ax平方 + b 的直线最能表示这些散点图，回归分析主要用于分析预测，如散点图中的点表示以往X表示客流量，Y表示交易额，即可分析出客流量与交易额的关系同样，当预测未来某天客流量能达到多少时，也就同样以此计算出交易额是...
2018-02-08 20:23:32
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原创 tensorflow实例(7)--建立多层神经网络
本文将建立多层神经网络的函数，这个函数是一个简单的通用函数，通过最后的测试，可以建立一些多次方程的模型，并通过matplotlib.pyplot演示模型建立过程中的数据变化情况以下三张图片是生成的效果，每张图的蓝点都表示为样本值，红点表示最终预测效果，本例带有点动画效果，可以更直观的觉数值的变化如果你对神经网络不太了解可以参考我前面的一些文章，这里列出一些主要的参考机器学习(1)--神经网络初探t...
2018-02-07 22:26:40
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原创 机器学习(7)--梯度下降法（GradientDescent）的简单实现
曾经在 机器学习(1)--神经网络初探 详细介绍了神经网络基本的算法，在该文中有一句weights[i] += 0.2 * layer.T.dot(delta) #0.2学习效率，应该是一个小于0.5的数，同时在 tensorflow实例(2)--机器学习初试 篇文章中用tensorflow实现上述的神经网络算法，该文中也有一句train=tf.train.GradientDe
2018-02-06 20:50:28
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原创 tensorflow实例(6)--机器学习中学习率的实验
曾经在 机器学习(1)--神经网络初探 详细介绍了神经网络基本的算法同时在 tensorflow实例(2)--机器学习初试 篇文章中用tensorflow实现上述的神经网络算法但这篇文章只能支持三个神经元(weight)，4个神经元时而发生计算不出的，5个神经元算出来的完全不知道是什么东东其实这些是受到学习率与学习次数的影响，真正有影响的就是学习率，学习率过大，最后往往无
2018-02-05 21:32:08
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原创 机器学习(6)--朴素贝叶斯模型算法之鸢尾花数据实验
朴素贝叶斯模型是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。优点：算法逻辑简单,易于实现缺点：朴素贝叶斯模型前提是假设属性之间相互独立，但这个在现实中往往是不存在的，当属性过多或属性之间相关性大时效果不太好网上有非常多的关于朴素贝叶斯模型概率的数理方法，我不打算在这写这些数理上的东西，仅通过pytho
2018-02-04 00:44:27
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原创 机器学习(5)--K-means聚类(Clustering)算法
K-means算法简述： 1、 K-means算法是聚类(Clustering)中的经典算法，同时，也是数据挖掘的经典算法之一 2、 该算法主要参数K，即在一些样本数据数，我们不知道每个样本是什么类，但是我们知道全部的样本分为几类或是我们想把样本分为几类，这里的几类就是K 3、本例基本步骤 3.1 选取前K个样本，每个样本分为一类，并设置这个K样本的坐标为中心点 3
2018-02-01 22:07:43
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原创 机器学习(4)--层次聚类(hierarchical clustering)基本原理及实现简单图片分类
关于层次聚类(hierarchical clustering)的基本步骤：1、假设每个样本为一类，计算每个类的距离，也就是相似度2、把最近的两个合为一新类，这样类别数量就少了一个3、重新新类与各个旧类(去了那两个合并的类)之间的相似度；4、循环重复2和3直到所有样本点都归为一类这个计算的过程，相当于重构一个二叉树，只是这个过程，是从树叶-->树枝-->树干的构建过程
2018-02-01 20:24:15
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原创 机器学习(3.2)--PCA降维鸢尾花数据降维演示
PCA（Principal components analysis）也称主成分分析，是机器学习中降维的一种方法本例使用数据集简介:以鸢尾花的特征作为数据，共有数据集包含150个数据集，分为3类setosa(山鸢尾), versicolor(变色鸢尾), virginica(维吉尼亚鸢尾)每类50个数据，每条数据包含4个属性数据 和 一个类别数据.本例通过这150个数据来演示降维
2018-01-28 00:19:58
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原创 机器学习(3.1)--PCA降维基本原理
PCA（Principal components analysis）也称主成分分析，是机器学习中降维的一种方法为什么要降维在真实的数据中有各种问题，PCA的思想是将n维特征映射到m维上（m1、如多余的数据，商店的客流量与营业额，很明显这两组的数据相关度比较高 ,简单的理解就是把上述客流量与营业额合并成一个维度2、由于信道不理想的，怎么滤去传输过程中的噪音 ，简单
2018-01-28 00:16:19
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原创 机器学习(2)--邻近算法(KNN)
KNN(k-NearestNeighbor)是监督学习的分类技术中最简单的方法之一，K指k个最近的邻居的意思，简单的说：就是物以类聚，当有一条预测数据要看他属于哪个类别时，在训练数据集中，找出K个最近的点，看这k个最近的邻居都是什么类别，最终确定这条预测数据归属什么类别优点：思想简单，算法简单，易于理解，没有像别的算法那些需要运用矩阵、概率，核心就是算距离缺点：计算量大，可以理解为平时
2018-01-14 20:22:18
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原创 TensorFlow实例(5.3)--MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN) 之 最大池化tf.nn.max_pool
本文是MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN)的扩展篇主要通过数据演算，理解卷积函数tf.nn.max_pool
2017-12-30 13:41:27
1403
原创 TensorFlow实例(5.2)--MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN) 之 卷积tf.nn.conv2d
本文是MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN)的扩展篇主要通过数据演算，理解卷积函数tf.nn.conv2d
2017-12-30 13:36:51
729
原创 TensorFlow实例(5.1)--MNIST手写数字进阶算法(卷积神经网络CNN)
本文是用卷积神经网络来完成MNIST手写数字算法的详细说明，
2017-12-30 13:16:43
1097
原创 TensorFlow实例(4)--MNIST简介及手写数字分类算法
在Tensoflow提供的这个实例中，使用的是softmax 回归模型，归属于神经网络的一种算法，如果对具体的模型数理算法感兴趣可以上网找找，本文不做详细介绍这个模型计算MNIST最终的正确率大约在91%左右，并不是十分理想，但贵在简单，代码也不多做为TensorFlow的基础篇，目的并不是学习如果使用高深的模型，可是理解如何使用TensorFlow
2017-12-22 23:31:27
786
原创 tensorflow实例(3)--传入量的定义与使用
TensorFlow 还提供了 传入量(feed) 机制 可以在 run时直接插入一个参数值，这个值只有在调用它时有效,方法结束，传入量就会消失
2017-12-22 22:21:39
280
原创 TensorFlow的MNIST手写数字还原小程序
MNIST 是一个TensorFlow入门级的计算机视觉数据集，关于MNIST的介绍网上找找挺多的，本文只是写几行小程序还原其中的图像，
2017-12-22 21:51:39
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原创 Visual studio + IIS环境下跨域项目，移动端可触发断点调试的WEB服务器布署
本文的所要解决的最终目的是：手机通过外网IP , 访问VS开发中的程序，Vs的断点有效，实现调试。
2017-12-21 22:41:11
716
原创 tensorflow实例(2)--机器学习初试
本示例代码，让你对将要学习tensorflow有初步的印象.整段代码其实相当于完成线性方程的求解，当然，这个求解过程，不是线性方程的求解方法，而是通机器学习的神经网络方法进行求解，
2017-12-16 12:10:15
600
原创 机器学习(1)--神经网络初探
本文仅通过numpy,演示神经网络的计算方法，其实神经网络的计算相当于完成线性方程的求解，当然，这个求解过程，不是线性方程的求解方法，而是通机器学习的神经网络方法进行求解，本文的目的仅仅只是讲解神经网络的计算方法与流程，离完善的代码还有很大的距离，你也可以使用如tensorflow等框架进行使用可以参考我的另一篇文章 tensorflow实例(2)--机器学习初试# -*- coding:utf...
2017-12-16 12:05:06
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原创 tensorflow实例(1)--变量、常量的定义与使用
http://blog.csdn.net/carmelcarmen/article/details/78627600
2017-12-15 23:09:50
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原创 javascript(23行) 实现贪吃蛇
例中有两个script标签，第一个就是javascript程序，第二个是第一个复制后的说明 for (var i = 0; i ' var curDir = 1, foodid = '', moving = setTimeout(move, 200), a = document.onkeydown = function (e) { mov
2017-12-12 21:30:41
225
原创 javascript(30行)+css 实现七色俄罗斯方块的操控及代码实现的说明
javascript(30行)+css 实现七色俄罗斯方块的操控及代码实现的说明
2017-12-06 23:13:14
580
原创 Python简化类例八：静态变量或方法的定义
前言：这是我自己想出来的方法，我不知道是否有人用过这种写类的方法，我也没想出一个什么样名字来称呼它，反正我叫它简化类之所以称之为简化类，是因为我没办法实现多重继承，但类的基本继承，重写还是实现了的如果有兴趣的朋友请留下您保贵的建议或加我QQ：410177254 或 微信：carmelcarmen，让这个写法能更有创造性一些
2017-11-25 22:24:47
815
原创 Python简化类例七：单例类的写法
前言：这是我自己想出来的方法，我不知道是否有人用过这种写类的方法，我也没想出一个什么样名字来称呼它，反正我叫它简化类之所以称之为简化类，是因为我没办法实现多重继承，但类的基本继承，重写还是实现了的如果有兴趣的朋友请留下您保贵的建议或加我QQ：410177254 或 微信：carmelcarmen，让这个写法能更有创造性一些
2017-11-25 21:59:52
323
原创 Python简化类例六：另一种变量赋值取值的写法
前言：这是我自己想出来的方法，我不知道是否有人用过这种写类的方法，我也没想出一个什么样名字来称呼它，反正我叫它简化类之所以称之为简化类，是因为我没办法实现多重继承，但类的基本继承，重写还是实现了的如果有兴趣的朋友请留下您保贵的建议或加我QQ：410177254 或 微信：carmelcarmen，让这个写法能更有创造性一些
2017-11-25 21:54:28
626
机器学习-层次聚类(hierarchical clustering)
2018-02-01
TensorFlow的MNIST手写数字数据包及图片还原小程序
2017-12-22
python 3.5 visual studio 环境下，matplotlib tensorflow 包及依赖.rar
2017-11-24
win7 64位环境下，python 3.5 使用的 django request 依赖包
2017-11-24
PTVS 2.1.1 for visual studio 2010,2012,2013,2015
2017-11-24
多功能文本框 Text ActiveX.rar
2014-02-13
多彩进度条 RichardProgressBar ACTIVEX
2014-02-12
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