你好！ 這是你第一次使用markdown編輯器所展示的歡迎頁。如果你想學習如何使用markdown編輯器, 可以仔細閱讀這篇文章，了解一下markdown的基本語法知識。
numpy.concatenate: 將array的列表拼接成乙個大的array，axis確定拼接的方向；
numpy.argsort: 輸出某一維度下，array向量元素排序的編號；
numpy.bincounts: 入參的元素必須是整數，輸出乙個列表，列表第i個元素的數值等於數字i在入參列表中出現的次數；
numpy.argmax: 輸出bincounts結果中，計數值最大的元素數字；
numpy.dot: 矩陣乘法；
scatter: 繪製散點圖；
err*******: 繪製均值和方差示意圖，垂直方向繪製以均值為中心，50%置信範圍內的實線，水平方向繪製以均值為中心的折線；
將訓練集拆分成n份，取0:i + (i+1):-1 的元素作為訓練集，第i組元素作為crossvalidation集合，遍歷所有的i，得到n組交叉校驗結果，從而充分利用訓練集進行不同訓練引數效能的比較；
cs231 線性分類
k nearest neighbor分類器存在以下不足 分類器必須記住所有訓練資料並將其儲存起來，以便於未來測試資料用於比較。這在儲存空間上是低效的，資料集的大小很容易就以gb計。對乙個測試影象進行分類需要和所有訓練影象作比較，演算法計算資源耗費高。引言 我們將要實現一種更強大的方法來解決影象分類問...
CS231 線性分類
評分函式 原始影象資料到類別分值的對映 損失函式 用來量化 分類標籤的得分與真實標籤之間一致性的 現在假設有乙個包含很多影象的訓練集 公式 每個影象都有乙個對應的分類標籤 公式 這裡 公式 並且 公式 這就是說，我們有n個影象樣例，每個影象的維度是d，共有k種不同的分類。如，在cifar 10中，我...
cs231n筆記總結
cs231n的課程以及作業都完成的差不多了，後續的課程更多的涉及到卷積神經網路的各個子方向了，比如語義分割 目標檢測 定位 視覺化 遷移學習 模型壓縮等等。assignment3有涉及到這些中的一部分，但需要深入了解的話還是得看 了。所以在看 前把之前已學的知識，筆記和作業 一起做個整理。部落格裡主...