Anaconda安裝及使用教程。安裝完之后有這幾個程序，看下圖py35是我配置的python3.5的環(huán)境3.打開Anaconda Prompt.依次點擊：開始--所有程序--Anaconda這個窗口和doc窗口一樣的，輸入命令就可以控制和配置python，最常用的是conda命令，這個pip的用法一樣，此軟件都集成了，你可以直接用，點開的話如下圖：我是Anaconda Prompt4.然后你可以使用conda命令進行一些包的安裝和更新，不要擔(dān)心，so easy！

目錄交叉熵代價函數(shù)（The cross-entropy cost function）柔性最大值（softmax）過度擬合（Overfitting）正則化（regularization）權(quán)重初始化（Weight initialization）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的其他技術(shù)。交叉熵代價函數(shù)的定義如下：3. 為什么交叉熵代價函數(shù)代價函數(shù)可以解決學(xué)習(xí)慢的問題？同時交叉熵函數(shù)還避免了像在二次代價函數(shù)中類似σ′(z) 導(dǎo)致的學(xué)習(xí)緩慢。（2）不在帶權(quán)輸入z上使用S型函數(shù)來獲得輸出，而是使用softmax函數(shù)來獲得輸出。

【cofface】紅米4高配版刷機專用 TWRP Recovery 3.0.2【cofface】紅米4高配版刷機專用 TWRP Recovery 3.0.2-0中文卡刷系統(tǒng) 20161123更新。3、紅米4高配版刷機更加方便,只需要zip格式的ROM包放到內(nèi)存卡即可刷;4、支持紅米4高配版?zhèn)浞菹到y(tǒng)到外置SD卡和恢復(fù)系統(tǒng)；紅米4高配版刷機專用 TWRP Recovery 3.0.2 下載地址：本帖隱藏的內(nèi)容使用前，必須先解鎖BL！！

紅米4線刷刷機教程。之前給大家分別說了紅米手機4的線刷包和卡刷包，很多機友不知道線刷包是怎么刷機的，所以在這里重新整理一下咱們的這個手機的線刷教程了，這個線刷教程民是咱們的小米手機獨有的線刷方式，這個線刷方式以后用的也比較多，即可以當(dāng)升級包用，也可以當(dāng)救磚包來用，如果手機變磚開不了機了，也是可以采用這個線刷的方式來進行救磚操作的，下面一起來看看吧。一：紅米手機4線刷刷機前的準備工作：

自編碼網(wǎng)絡(luò)AutoEncoder的原理。輸出層的神經(jīng)元數(shù)量完全等于輸入層神經(jīng)元的數(shù)量。隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量少于輸出層。壓縮：限制隱藏層神經(jīng)元數(shù)量 限制隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量，就可以得到壓縮的效果。稀疏性--- 神經(jīng)元總是使用一個激活函數(shù)，通常使用Sigmoid或者tanh函數(shù)，它們在輸入很大的時候，趨于正無窮輸出接近1的數(shù)，稱該神經(jīng)元為“激活狀態(tài)”；稀疏性要求隱藏層中的激活神經(jīng)元是“稀疏”的——即大部分神經(jīng)元處于非激活狀態(tài)。

最優(yōu)化之Robust PCA.Robust PCA中既包含了低秩，又包含了稀疏，于是以其為切入點，做了如下筆記。求解了帶正則項（和懲罰項）的絕對值，矩陣絕對值和范數(shù)及矩陣核范數(shù)的最優(yōu)化問題；介紹了Robust PCA的幾種算法，包括了迭代閾值算法，加速近端梯度算法（Accelerated Proximal Gradient；[2009] Sparse and low-rank matrix decomposition via alternating direction methods.

研究生辦事指南研究生辦事指南 一、研究生院（含研工部）：1.西安交通大學(xué)研究生特殊困難補助申請http://gs.xjtu.edu.cn/info/1080/3793.htm.11.研究生成績單（答辯、中英文）與學(xué)歷學(xué)位證明辦理流程http://gs.xjtu.edu.cn/info/1080/3861.htm.22.西安交通大學(xué)博士生短期出國訪學(xué)實施流程http://gs.xjtu.edu.cn/info/1078/3785.htm.25.西安交通大學(xué)研究生因私出國（境）辦理流程http://gs.xjtu.edu.cn/info/1080/3724.htm.

隨機梯度下降（Stochastic gradient descent）和 批量梯度下降（Batch gradient descent ）的公式對比、實現(xiàn)對比。（3）隨機梯度下降是通過每個樣本來迭代更新一次，如果樣本量很大的情況（例如幾十萬），那么可能只用其中幾萬條或者幾千條的樣本，就已經(jīng)將theta迭代到最優(yōu)解了，對比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到十幾萬訓(xùn)練樣本，一次迭代不可能最優(yōu)，如果迭代10次的話就需要遍歷訓(xùn)練樣本10次。

這種算法是針對 SLFNs （即含單個隱藏層的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的監(jiān)督型學(xué)習(xí)算法，其主要思想是：輸入層與隱藏層之間的權(quán)值參數(shù)，以及隱藏層上的偏置向量參數(shù)是 once for all 的（不需要像其他基于梯度的學(xué)習(xí)算法一樣通過迭代反復(fù)調(diào)整刷新），求解很直接，只需求解一個最小范數(shù)最小二乘問題（最終化歸成求解一個矩陣的 Moore-Penrose 廣義逆問題）。本文主要對最基本的 ELM 算法做一個簡要介紹。

1 RGB圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像。在matlab中，將RGB圖像裝換為灰度圖像，需要調(diào)用函數(shù)rgb2gray(),其調(diào)用格式如下：X=rgb2gray(I)，其中I表示RGB圖像，X表示轉(zhuǎn)換后的灰度圖像。其實，二值圖像也是灰度圖像，不過灰度級為2而已。如果輸入不是灰度圖像，要先將其轉(zhuǎn)換為灰度圖像，然后通過閾值法轉(zhuǎn)換為二值圖像。該函數(shù)是按照指定的取指區(qū)間[xmin，xmax],將數(shù)據(jù)矩陣X轉(zhuǎn)換為灰度圖像I，xmin對應(yīng)灰度值0，即黑色，xmax對應(yīng)灰度值1，即白色。

在最短路徑表中，e的最短路徑估值也變小了，e在隊列中不存在，因此e也要入隊，此時隊列中的元素為c，d，e.在最短路徑表中，e，g的最短路徑估值又變小，隊列中無e點，e入隊，隊列中存在g這個點，g不用入隊，此時隊列中元素為g，e.在最短路徑表中，b的最短路徑估值又變小，隊列中無b點，b入隊，此時隊列中元素為e，b隊首元素e點出隊，對以e為起始點的所有邊的終點依次進行松弛操作（此處只有g(shù)這個點），此時路徑表格狀態(tài)為：

spfa + slf優(yōu)化。29 }30 31 void add( int u , int v , int va )32 {33 edge[++cnt].nxt = head[u] , edge[cnt].to = v ;34 edge[cnt].val = va , head[u] = cnt ;61 if( dis[v] >dis[u] + edge[i].val )62 {63 dis[v] = dis[u] + edge[i].val ;30 }31 32 void add( int u , int v , int va )33 {34 edge[++cnt].nxt = head[u] , edge[cnt].to = v ;62 if( dis[v] >dis[u] + edge[i].val )63 {64 dis[v] = dis[u] + edge[i].val ;

使用dir進行文件操作。files=dir(''*.jpg'');

matlab常用目錄操作添加當(dāng)前文件夾及其子文件夾至搜索路徑% add pathrootDir = fileparts(mfilename(''fullpath''));addpath(genpath(rootDir));cd(rootDir);文件完整目錄分割成目錄、文件名和后綴。返回文件夾foladerName以及其所有層次的子文件夾，包括空文件夾，p為字符串。mkdir(''folderName'')mkdir(''parentFolder'',''folderName'')可順次創(chuàng)建folderName中的當(dāng)前不存在的目錄層次，配合isdir(foldefName)使用。目錄分隔符。

%直接畫出幅值譜subplot(313);hua_fft(y,fs,1,0,250);%直接畫出幅值譜，并且只畫出0-250Hz范圍的幅值譜figure;subplot(311);plot(t,y);subplot(312);hua_baol(y,fs,1);%直接畫出包絡(luò)譜subplot(313);hua_baol(y,fs,1,0,250);%直接畫出包絡(luò)譜，并且只畫出0-250Hz范圍的包絡(luò) 畫幅值譜函數(shù)源程序如下：T變換后對應(yīng)的頻率的序列% y_p=y_ft.*conj(y_ft)/nfft;%conj()函數(shù)是求y函數(shù)的共軛復(fù)數(shù)，實數(shù)的共軛復(fù)數(shù)是他本身。

Vibroacoustic technique for the fault diagnosis in a gear transmissio...: Discovery Service fo.可存取性信息和提示 修正日期： 07/20152372. Vibroacoustic technique for the fault diagnosis in a gear transmission of a military helicopter搜索Searching:Discovery Service for Xian Jiaotong Univ請輸入檢索詞語。

C.還可對坐標軸的顯示刻度進行定義:t=-pi:pi/20:pi;y=sin(t);plot(t,y)set(gca,''xtick'',[-pi:pi/2:pi],''xticklabel'',[''-pi'',''-pi/2'',''0'',''pi/2'',''pi''])-pi-pi/20pi/2pi-1如set（gca,’ytick’,[-0.3:0.1:1]）;可以使用字符矢量通過修改gca變量中的’XtickLabel’實現(xiàn)標記字符，如：set(gca,’Xtick’,-pii/2i);set(gca,’XtickLabel’,{‘-pi’,’-pi/2’,’0’,’pi/2’,’pi’};Axis square設(shè)置兩坐標軸長度成相等。

摘要： 機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域涉及到很多的算法和模型，這里遴選一些常見的算法：詳細講解：機器學(xué)習(xí)算法之集成算法### 決策樹算法（Decision Tree Algorithm）決策樹學(xué)習(xí)使用一個決策樹作為一個預(yù)測模型，它將對一個 item（表征在分支上）觀察所得映射成關(guān)于該 item 的目標值的結(jié)論（表征在葉子中）。

在進行圖像的特征提取的過程中，提取的特征維數(shù)太多經(jīng)常會導(dǎo)致特征匹配時過于復(fù)雜，消耗系統(tǒng)資源，不得不采用特征降維的方法。所謂特征降維，即采用一個低緯度的特征來表示高緯度。特征降維一般有兩類方法：特征選擇和特征抽取。特征選擇即從高緯度的特征中選擇其中的一個子集來作為新的特征；而特征抽取是指將高緯度的特征經(jīng)過某個函數(shù)映射至低緯度作為新的特征。

MATLAB中文件的讀寫和數(shù)據(jù)的導(dǎo)入導(dǎo)出【轉(zhuǎn)】表13-1 MATLAB中文本文件讀寫函數(shù)函 數(shù) 功 能csvread 讀入以逗號分隔的數(shù)據(jù)csvwrite 將數(shù)據(jù)寫入文件，數(shù)據(jù)間以逗號分隔dlmread 將以 ASCII 碼分隔的數(shù)值數(shù)據(jù)讀入到矩陣中dlmwrite 將矩陣數(shù)據(jù)寫入到文件中，以 ASCII 分隔textread 從文本文件中讀入數(shù)據(jù)，將結(jié)果分別保存textscan 從文本文件中讀入數(shù)據(jù)，將結(jié)果保存為單元數(shù)組。說明：該函數(shù)關(guān)閉fid所表示的文件。