【puqutogether】記錄自己學習的點點滴滴~

阿新 • • 發佈：2019-01-07

人家說我師出名門時，我笑了~我只說我是一個一直對女朋友好的人~專注機器學習、資料探勘3年；一直有深入理解資料結構的計劃；一直有攻克OJ題目的決心；一直對英語有著執著的信念；一直在實習NLP演算法工程師。。。

自我介紹人家說我師出名門時，我笑了~我只說我是一個一直對女朋友好的人~專注機器學習、資料探勘3年；一直有深入理解資料結構的計劃；一直有攻克OJ題目的決心；一直對英語有著執著的信念；一直在實習NLP演算法工程師。。。

本帖首發於自己新建的論壇網站：計算機專業學習網，www.hua2buxie.cn。有很多不懂，寫的也不好，望大家見諒！歡迎大家去我的網站發帖留言或者發教程。背景：前段時間才開始學習cocos2d-x

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主要是理解L1和L2正則化，魯棒學習中也是圍繞L1殘差和L2方差損失來提出模型。關於魯棒學習，對於異常值的魯棒性有兩方面：一是對現有樣本中異常點的魯棒性；二是對新增異常點的魯棒性。關於L1和L2正則化，參考如下博文理解： https://blog.csdn.net/fjssharpsw

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原理：只要竊聽者對量子通道進行測量，就會改變正在傳輸的量子位，比如傳輸的是“向上”，竊聽者有兩種可能進行：若竊聽者拿B2（即對角基態）去測量（50%的概率），那麼會得到我們之前看到的四分之一波片濾光後的結果，“向上”分解成右斜45度

一個量子實驗：我們購買三個濾光器A,B,C，分別代表水平濾光，右斜45度濾光，以及四分之一波片（解釋在下面，最後可得到一個有兩個垂直分量的波）。在光源和牆壁之間

訂閱地址：從機器學習到神經網路人工智慧已經是各大媒體經常聚焦的話題，人工智慧、機器學習、深度學習與神經網路之間究竟是怎樣的關係？神經網路是深度學習的重要基礎，作為實現人工智慧的技術之一，曾經在歷史的長河中沉睡了數十年，為何又能夠重新甦醒、熠熠生輝。本文將詳細介紹神經網路的前生今世