为了更容易理解，我在第一行中对权重及其对应的特征进行了着色 ? 在我们把权重乘以特征之后，我们把它们加起来。这也被称为点积。 ? 最后的结果是0。我将把这个临时结果称为“f”。...与阈值和学习率一样，epoch的数量是一个可以随意使用的参数。 在下一个迭代中，我们将继续讨论第二行特征。 ? 我不会重复每一步，但这是下一个点积的计算: ?...接下来，我们将比较点积和阈值，以计算新的估计值，更新权值，然后继续。如果数据是线性可分的，感知器就会收敛。 从一个简单的例子开始 现在我们已经手工将算法分解成块，现在是开始在代码中实现它的时候了。...您可以将偏差看作是截距项，它正确地允许我们的模型分离这两个类。...看看这个图，很容易看出我们可以用一条直线将这些数据分开。 在继续之前，我将在上面解释我的绘图代码。 我使用panda导入csv，它自动将数据放入dataframe中。
一个简单的例子 让我们从一个非常简单的数据集开始，平面上的两条曲线上的所有点。神经网络将试着把点分为两类。...这给了我们一个离散的表示列表。 棘手的部分在于理解我们如何从一个到另一个。谢天谢地，神经网络层有很好的特性，使这变得非常容易。 在神经网络中有各种不同的层。我们将讨论 tanh 层作为一个具体例子。...正如我们所看到的，它试图学习一种方法来做到这一点。 最后它被拉进了一个相当不好的局部极小值。虽然它实际上能够达到80%的分类精度。 这个例子只有一个隐藏层，但是无论如何它都会失败。...（我的直觉是，像这样试图欺骗问题是个坏主意：很难想象这不会是一个死胡同。特别是，在局部极小值是一个大问题的优化问题中，选择一个不能真正解决问题的体系结构似乎会导致糟糕的性能。） 操纵流形的更好层次？...不过，我在使用超参数方面投入的精力很少。 不过，我还是很喜欢这种方法，因为我们“要求”网络做的似乎更合理。我们希望同一流形的点比其他流形的点更接近，而不是流形被超平面分开。
对我来说，向她解释这些概念当然很容易，但我却很难进一步地告诉她我们为什么要使用偏置项。过了一段时间，我决定尝试写代码来研究这一问题。 让我们先从一些简单的概念开始。...它本质上是一个线性分类器，如图所示: 一个简单的感知器示意图 下面让我们考察一下这个模型的数学方程: 在这里，f(x)代表激活函数(通常是一个阶跃函数)。b是偏置项, p和w分别是输入和权重。...怎样测试它的实际效果呢?让我们使用一个简单的例子:OR函数。让我们先来看看它的分布: 绘制在笛卡尔坐标系中的OR函数： 我想你已经想明白了这个问题。...图中两个点([0,0]和[1,0])是两个不同的类，但任何一条过[0,0]的直线都没有办法将这两个点分开。那么感知机如何对它分类呢?有偏置项和无偏置项的结果分别是怎样的呢?...sigmoid函数虽然改变了输出的形状，但是我们仍然遇到同样的问题:如果没有偏置项，所有的函数都会经过原点。当我们试图用曲线分离OR函数中时，它仍然得不到满意的结果。
根据定义，线性可分性定义为:如果存在 , 和 ，那么两组集合 和 是线性可分的。 简而言之，如果存在一个超平面完全分离H元素和M元素，那么上面的表达式表示H和M是线 性可分的。...图片来源：Sebastian Raschka 2 在上图中，A显示了一个线性分类问题，B显示了一个非线性的分类问题。在A中，我们的决策边界是一个线性的，它将蓝色的点和绿色的点完全分开。...如果特性（feature）的数量很大，那么这种方法可能是不可行的，或者说太过直接了，因此很难在2D中绘图。...简而言之，凸包代表了一组数据点(类)的外边界，这就是为什么有时它被称为凸包。 当测试线性可分性时使用凸包的逻辑是相当直接的，可以这样说: 如果X和Y的凸包的交点是空的，那么两个类X和Y是线性可分的。...以下是Versicolor类(试图将Versicolor与剩下的类分开）: 支持向量机 现在，让我们用一个核函数的支持向量机来检查另一种方法。
所以我将长驱直入直接从一个算法实战开始，就像以前爬虫教程一样，当你真正感受到它的趣味性后，才会有想去学它的欲望。 下面就从一个场景故事开始。...老板接着道：你眼前的这十杯红酒，每杯略不相同，前五杯属于「赤霞珠」，后五杯属于「黑皮诺」。现在，我重新倒一杯酒，你只需要根据刚才的十杯正确地告诉我它属于哪一类。...再举一例，老板又倒了杯酒让你再猜，你可以在坐标轴中画出它的位置。离它最近的三个点，是两个红点和一个绿点。红绿比例是 2:1，红色胜出，所以 K 近邻算法告诉我们这杯酒大概率是黑皮诺。 ?...解释下就是：空间中 m 和 n 两个点，它们的距离等于 x y 两坐标差的平方和再开根。 如果在三维坐标中，多了个 z 坐标，距离计算公式也相同： ?...03 Python 代码实现 首先随机设置十个样本点表示十杯酒，我这里取了 Sklearn 中的葡萄酒数据 集的部分样本点，这个数据集在之后的算法中会经常用到会慢慢介绍。
所以我将长驱直入直接从一个算法实战开始，就像以前爬虫教程一样，当你真正感受到它的趣味性后，才会有想去学它的欲望。 下面就从一个场景故事开始。...老板接着道：你眼前的这十杯红酒，每杯略不相同，前五杯属于「赤霞珠」，后五杯属于「黑皮诺」。现在，我重新倒一杯酒，你只需要根据刚才的十杯正确地告诉我它属于哪一类。...再举一例，老板又倒了杯酒让你再猜，你可以在坐标轴中画出它的位置。离它最近的三个点，是两个红点和一个绿点。红绿比例是 2:1，红色胜出，所以 K 近邻算法告诉我们这杯酒大概率是黑皮诺。 ?...解释下就是：空间中 m 和 n 两个点，它们的距离等于 x y 两坐标差的平方和再开根。 如果在三维坐标中，多了个 z 坐标，距离计算公式也相同： ?...03 Python 代码实现 首先随机设置十个样本点表示十杯酒，我这里取了 Sklearn 中的葡萄酒数据集的部分样本点，这个数据集在之后的算法中会经常用到会慢慢介绍。
示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲。这是我按我的理解整理出来的，希望你们理解起来跟我一样顺畅！...当你需要修改字典的时候。 如果你在迭代一个东西的时候修改它，那就是在冒天下之大不韪，接下来发生什么都活该。 d.keys()把字典里所有的key都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。...遍历一个字典的key和value # 并不快，每次必须要重新哈希并做一次查找 for k in d: print k, '--->', d[k] # 产生一个很大的列表 for k, v in d.items...def fibonacci(n): x, y = 0, 1 for i in range(n): print x x, y = y, x + y 第一种方法的问题 x和y是状态，状态应该在一次操作中更新...用于把业务和管理的逻辑分开 分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具 起个好名字很关键 记住蜘蛛侠的格言：能力越大，责任越大 使用装饰器分离出管理逻辑 # 混着业务和管理逻辑，无法重用 def web_lookup
示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲。这是我按我的理解整理出来的，希望你们理解起来跟我一样顺畅！...当你需要修改字典的时候。 如果你在迭代一个东西的时候修改它，那就是在冒天下之大不韪，接下来发生什么都活该。 d.keys()把字典里所有的key都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。...supportLists]· [endif]x和y是状态，状态应该在一次操作中更新，分几行的话状态会互相对不上，这经常是bug的源头。 [if !...supportLists]· [endif]用于把业务和管理的逻辑分开 [if !supportLists]· [endif]分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具 [if !...supportLists]· [endif]记住蜘蛛侠的格言：能力越大，责任越大 使用装饰器分离出管理逻辑 # 混着业务和管理逻辑，无法重用 def web_lookup(url, saved={}):
如果你相信的话，那么分类算法就是将相互混合的流形分开的基础过程。 在先前的例子中，一个类被另一个类完全包围。然而，狗的图像流形很难被猫的完全包围。...在拓扑结构中，我们将其称之为存在于原始链接与被分离部分的ambient isotopy。 从形式上来看，介于流形A和B之间的ambient isotopy 相当于一个连续的函数F：[0,1]×X→Y。...在这个不断转换的矩阵p(t)中，在每个时间点t都乘以x。 我们可以在恒等函数和b转换之间持续转化，x→x+tb。 我们可以在恒等函数和σ逐点应用之间持续转化，x→(1−t)x+tσ(x) 。...（我的直觉告诉我，试图在这一问题上作弊的做法不是个好主意：很难想象，这条路会走的通。尤其是在最优化问题中，这时极小值非常重要，这时如果不考虑它的话并不能真正解决那些有可能导致坏结果的问题。）...在上述这个公式中，v0和v1 都是向量并且f0(x)和f1(x)都是n维高斯函数。这里，我曾受到过一点儿径向基函数（radial basis functions）的启发。
通常来说，我们需要假设标签y和输入x间有y= 的函数关系，即是说，标签是精确的、没有歧义的，但并非总是如此。 我们想要“训练”的是某些函数f:x↦y ，或者说是更普遍地估计条件分布P(y∣x)。...对偏差-方差分解和偏差-方差平衡的简单介绍 对于最小二乘损失L=(f(x)−y)2（最基本的回归估计量）来说，把预期损失分解成几个部分是很容易的。...Belkin等人(我认为这是首次)对双下降现象的描述: 这里有几点需要注意: M. Belkin等人把条件中的“传统(classical)”和“现代(modern)”等限定词用引号括了起来。...对我来说，一个重要的结论是，双重下降现象在标签损坏的两种实验条件中存在“凹凸”，他们的报告称，在标签干净的实验中，所得到的结果则要平缓得多，没有那么“凹凸”。...这就将我们引入第二个实验。我们来绘制独立的随机二维点，其在“特征维度”中的标准偏差为0.5，在“噪声维度”中的标准偏差为5。这两个类用±1分开。
通常来说，我们需要假设标签y和输入x间有y= 的函数关系，即是说，标签是精确的、没有歧义的，但并非总是如此。 我们想要“训练”的是某些函数f:x↦y ，或者说是更普遍地估计条件分布P(y∣x)。...对偏差-方差分解和偏差-方差平衡的简单介绍 对于最小二乘损失L=(f(x)−y)2（最基本的回归估计量）来说，把预期损失分解成几个部分是很容易的。...Belkin等人(我认为这是首次)对双下降现象的描述： 这里有几点需要注意： M. Belkin等人把条件中的“传统(classical)”和“现代(modern)”等限定词用引号括了起来。...对我来说，一个重要的结论是，双重下降现象在标签损坏的两种实验条件中存在“凹凸”，他们的报告称，在标签干净的实验中，所得到的结果则要平缓得多，没有那么“凹凸”。...这就将我们引入第二个实验。我们来绘制独立的随机二维点，其在“特征维度”中的标准偏差为0.5，在“噪声维度”中的标准偏差为5。这两个类用±1分开。
示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲。这是我按我的理解整理出来的，希望你们理解起来跟我一样顺畅！...当你需要修改字典的时候。 如果你在迭代一个东西的时候修改它，那就是在冒天下之大不韪，接下来发生什么都活该。 d.keys()把字典里所有的key都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。...遍历一个字典的key和value # 并不快，每次必须要重新哈希并做一次查找 for k in d: print k, '--->', d[k] # 产生一个很大的列表 for k, v in d.items...(n): x, y = 0, 1 for i in range(n): print x x, y = y, x + y 第一种方法的问题 x和y是状态，状态应该在一次操作中更新，分几行的话状态会互相对不上...用于把业务和管理的逻辑分开 分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具 起个好名字很关键 记住蜘蛛侠的格言：能力越大，责任越大 使用装饰器分离出管理逻辑 # 混着业务和管理逻辑，无法重用 def web_lookup
我们有很多约定俗成的“潜规则”其实都有它背后的逻辑，譬如以前天天说的 MVC 和 MVVM 两个模式，他们的最主要区别不在于模块划分，而是模块间的交互，在划分方面它们都致力于让 UI 和逻辑分开，为什么呢...因为 UI is cheap，UI 是隔三差五会被设计师推翻再来一套的，但逻辑和数据，相对会稳定一点，所以把他们分开，UI 迭代的时候涉及的改动就比较小。...其实不是的，组件是一个小粒度的模块，它相对独立，具有很高的内聚性，组件中的“逻辑”更多的应该是 UI 相关的交互逻辑，而不是那些比较底层的逻辑，我们还是应该把相对稳定的逻辑抽出来放到更下层。...还有一个场景是我有看过同学用嵌套的三元表达式来替代多个 if else 的操作，那真的是可读性很差了，不要这样。...这方面也有一些具体的技巧，譬如我个人很喜欢用散列表去代替分支语句: // if (key === 'x') return 'xxx'; // if (key === 'y') return 'yyy';
嵌入是很酷的，因为它们允许我们以一种精简的方式来表达信息。旧的表示单词的方式是在知道单词数量的情况下设置出一个向量（一个大的数字列表），随后在我们当前查找的单词位置将其设置为1。...所以我要做的第一件事是把它放在一个更低维的空间，比如说300维，因为我喜欢这部电影。 ? 当你奋力把4000维缩小至300维时，你的表情。...使用该记忆，RNN 可以“记住”预定范围内的事情，这就是我们正确地获得嵌套输出文本的方式。 ? 一个基本的 RNN。...可以选择输出内存的量。 ? 解释 LSTM 的最佳插图。 所以，当 LSTM 看到“｛”时就会对自己说“奥，我该记住它，这很重要”，它实际上记住的是嵌套范围内的一个迹象。...我们将1000股股票的系列价格数据作为了输入。 序列中的每个时间点都相当于是市场的快照。我们输入了一个有4000个数字的列表，使用嵌入层来表示只有300个数字的关键信息。 现在我们有了市场的嵌入序列。
示例代码和引用的语录都来自Raymond的演讲。这是我按我的理解整理出来的，希望你们理解起来跟我一样顺畅！...当你需要修改字典的时候。 如果你在迭代一个东西的时候修改它，那就是在冒天下之大不韪，接下来发生什么都活该。 d.keys()把字典里所有的key都复制到一个列表里。然后你就可以修改字典了。...遍历一个字典的key和value # 并不快，每次必须要重新哈希并做一次查找forkind:printk,'--->',d[k]# 产生一个很大的列表fork,vind.items():printk,'...(n):printxx,y=y,x+y 第一种方法的问题 x和y是状态，状态应该在一次操作中更新，分几行的话状态会互相对不上，这经常是bug的源头。...用于把业务和管理的逻辑分开 分解代码和提高代码重用性的干净优雅的好工具 起个好名字很关键 记住蜘蛛侠的格言：能力越大，责任越大 使用装饰器分离出管理逻辑 # 混着业务和管理逻辑，无法重用def web_lookup
我如何建立一个具有简单API的组件，使其易于使用？我如何建立一个在用户界面和功能方面可扩展的组件？...我们将从一个小的介绍开始，然后是一个真实的代码例子（基于同一个简单的Counter组件）。图片我们将列出优点和缺点，然后在一个名为 "标准"的部分中定义两个因素。...图片关注点分离：大部分的逻辑都包含在主Counter组件中，然后用React.Context来分享所有子组件的状态和事件处理。我们得到了一个明确的责任划分。...图片缺点实施的复杂性：由于逻辑部分与渲染部分是分开的，所以必须由用户将两者联系起来。要正确地实现它，需要对你的组件的工作方式有一个很好的理解。...为了正确地覆盖你的组件，用户必须知道getters所暴露的props列表，以及如果其中一个props被改变所带来的内部逻辑影响。
从我开始探索 Python 中惊人的语言功能到现在已经有一段时间了。一开始，我给自己提出了一个挑战：练习更多的 Python 语法，降低使用for循环的频率。...这让我的代码变得更简洁和规范，看起来更 pythonic！下面我将会介绍这样做的好处。 通常如下使用场景中会用到 for 循环： 在一个序列来提取一些信息。 从一个序列生成另一个序列。......: if ...: try: except: else: 在这个例子中，我们正在处理多层嵌套的代码，这很难阅读。...这个例子使用了多层嵌套的代码。我在这段代码中发现它无差别使用缩进把管理逻辑（with, try-except）和业务逻辑（for, if）混在一起。...= reduce(lambda x, y: x + y, numbers) 另外，许多 Python 内置函数都会使用 iterables： >>> a = list(range(10)) >>> a
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