2020-02-27 對(duì)自己說的話 這是我的第一篇博客文章,我現(xiàn)在敲下的每個(gè)字都令我激動(dòng)不已。雖然這種感覺都是暫時(shí)的突硝,疲倦不久就會(huì)到來媒佣,但仍然是有紀(jì)念意義的——對(duì)我來說仅政。20...
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2020-02-27 對(duì)自己說的話 這是我的第一篇博客文章,我現(xiàn)在敲下的每個(gè)字都令我激動(dòng)不已。雖然這種感覺都是暫時(shí)的突硝,疲倦不久就會(huì)到來媒佣,但仍然是有紀(jì)念意義的——對(duì)我來說仅政。20...
工作之余观蜗,開始看起了《平凡的世界》缕坎,速度不算快蒂誉,一個(gè)月看了兩本教藻,估計(jì)再看一周,就全部看完了右锨。 書中農(nóng)村的生活詳細(xì)括堤、真實(shí),讀起來很有代入感绍移。很多情節(jié)悄窃,深有同感。想起了小時(shí)候農(nóng)忙...
小米
Jetson Nano配置與使用(1)開機(jī)Jetson Nano配置與使用(1)開機(jī) 從某寶入手了一臺(tái)Jetson Nano(899大洋蹂窖,送電源和16G內(nèi)存卡)轧抗,開始了一路采坑的經(jīng)歷......遂整理了這些過程。 本...
提示里說需要兩個(gè)位置參數(shù)瞬测,但是傳入了8個(gè)横媚,應(yīng)該是你的圖片問題,用灰度圖試試吧
利用Opencv和Python實(shí)現(xiàn)圖片不同之處可視化原文地址:-Image Difference with Opencv and Python-本文是原作者之前提到的SSIM方法的一種延申月趟,本文主要利用Opencv和Pytho...
因?yàn)橄胍褂霉P記本學(xué)習(xí)kaldi灯蝴,需要使用Ubuntu搭建環(huán)境。 1. 筆記本參數(shù) 當(dāng)前使用的筆記本型號(hào)是雷神911Target曜藍(lán)版的電腦孝宗,但本人鑒于該筆記本獨(dú)顯GTX10...
[Errno 2] No such file or directory: '/usr/lib/python3/dist-packages/scipy/_lib/decorat...
Ubuntu18.04下tensorflow-gpu在import時(shí)報(bào)TypeError: new()錯(cuò)誤處理 當(dāng)系統(tǒng)提示更新的時(shí)候穷躁,總是手欠更新python的一些包,這下G...
絕大多數(shù)現(xiàn)代人折砸,都有一個(gè)“假裝快樂”的技能看疗。 無論內(nèi)心有多崩潰,都能在臉上堆出笑意睦授。 可轉(zhuǎn)過身两芳,有些痛苦,逃也逃不掉去枷。 前幾天怖辆,韓國(guó)女演員全美善被發(fā)現(xiàn)在酒店浴室中結(jié)束了自己的...
感謝提出問題,能力有限删顶,以下內(nèi)容供參考:
(1)plot_x為什么取兩點(diǎn)竖螃?
吳恩達(dá)老師的原代碼(Octave代碼)中將直線和曲線分界面繪制放在了一個(gè)函數(shù)中,以維度是否小于等于3為界逗余,小于等于3的情況下為直線特咆,此時(shí)為了更加簡(jiǎn)單的繪圖,直接取兩點(diǎn)录粱;大于等于3的時(shí)候腻格,繪制了grid,我后面的博客應(yīng)該有應(yīng)用到啥繁;
原代碼如下:
function plotDecisionBoundary(theta, X, y)
%PLOTDECISIONBOUNDARY Plots the data points X and y into a new figure with
%the decision boundary defined by theta
% PLOTDECISIONBOUNDARY(theta, X,y) plots the data points with + for the
% positive examples and o for the negative examples. X is assumed to be
% a either
% 1) Mx3 matrix, where the first column is an all-ones column for the
% intercept.
% 2) MxN, N>3 matrix, where the first column is all-ones
% Plot Data
plotData(X(:,2:3), y);
hold on
if size(X, 2) <= 3
% Only need 2 points to define a line, so choose two endpoints
plot_x = [min(X(:,2))-2, max(X(:,2))+2];
% Calculate the decision boundary line
plot_y = (-1./theta(3)).*(theta(2).*plot_x + theta(1));
% Plot, and adjust axes for better viewing
plot(plot_x, plot_y)
% Legend, specific for the exercise
legend('Admitted', 'Not admitted', 'Decision Boundary')
axis([30, 100, 30, 100])
else
% Here is the grid range
u = linspace(-1, 1.5, 50);
v = linspace(-1, 1.5, 50);
z = zeros(length(u), length(v));
% Evaluate z = theta*x over the grid
for i = 1:length(u)
for j = 1:length(v)
z(i,j) = mapFeature(u(i), v(j))*theta;
end
end
z = z'; % important to transpose z before calling contour
% Plot z = 0
% Notice you need to specify the range [0, 0]
contour(u, v, z, [0, 0], 'LineWidth', 2)
end
hold off
end
(2)plot_y為什么這么選炔酥啊?
y=w0+w1*x1+w2*x2是沒有問題的旗闽,此時(shí)的y要通過sigmoid函數(shù)來進(jìn)行區(qū)分酬核,y>0, 分類為“+”, y<0分類為 “o”适室,那么y=0的時(shí)候剛好是分類面的函數(shù)表達(dá)式(可以參考SVM的決策面理解)嫡意。繪制的圖像中也可以看到,坐標(biāo)軸是x1和x2亭病,是兩個(gè)特征之間的關(guān)系鹅很。x2 = (-w2)*(w0 + w1 * x1)
Logistic Regression(吳恩達(dá)課程Octave代碼用python實(shí)現(xiàn))詳細(xì)代碼參考:github Logistics回歸 實(shí)例:建立Logistics模型,根據(jù)學(xué)生的兩門考試成績(jī)罪帖,判斷該學(xué)生是否能被大學(xué)錄取促煮。 1.可視化數(shù)據(jù) 解決問題前,不妨先...
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object detection是Tensorflow很常用的api良拼,功能強(qiáng)大战得,很有想象空間逮矛,人臉識(shí)別报慕,花草識(shí)別掌唾,物品識(shí)別等适瓦。下面是我做實(shí)驗(yàn)的全過程仲吏,使用自己收集的胡歌圖片摧阅,...
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