GradientDescent机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法，梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一。梯度下降(GradientDescent)[3]也被称之为最快梯度(SteepestDescent)，可用于寻找函数的局部最小值。梯度下降的思路为，函数值在梯度反方向下降是最快的，只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点，那么函数值必定是非递增的，如图1所示。梯度下降思想的数学表述如下：\begin{equation}b=a
系统 2019-08-12 01:32:47 2819
当输入的网页连接传送给LoadURL函数之后，还需要处理很多内容，其实这是由类NavigationController来管理的，NavigationController类主要就是管理加载网页、退回、前进等等控制。#001voidNavigationController::LoadURL(constGURL&url,#002PageTransition::Typetransition){#003//Theuserinitiatedaload,wedon'tn
系统 2019-08-12 01:31:39 2819
Python并不是我的主业，当初学Python主要是为了学爬虫，以为自己觉得能够从网上爬东西是一件非常神奇又是一件非常有用的事情，因为我们可以获取一些方面的数据或者其他的东西，反正各有用处。这两天闲着没事，主要是让脑子放松一下就写着爬虫来玩，上一篇初略的使用BeautifulSoup去爬某个CSDN博客的基本统计信息（http://blog.csdn.net/hw140701/article/details/55048364），今天就想要不就直接根据某个C
系统 2019-09-27 17:52:24 2818
今天看到了mlxtend的包，看了下example集成得非常简洁。还有一个吸引我的地方是自带了一些data直接可以用，省去了自己造数据或者找数据的处理过程，所以决定安装体验一下。依赖环境首先，sudopipinstallmlxtend得到基础环境。然后开始看看系统依赖问题的解决。大致看了下基本都是python科学计算用的那几个经典的包，主要是numpy,scipy,matplotlib,sklearn这些。LINUX环境下的话，一般这些都比较好装pip一般
系统 2019-09-27 17:52:09 2818
多元线性回归分析什么是线性回归？线性回归，如上图所示（这里用二维的例子比较好理解），我们知道许多的(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，即图中红色的点，通过某种方法，得到图中蓝色的线（y=w×x+by=w\timesx+by=w×x+b），即求w，bw，bw，b的值；然后可以使得未知数据xnewx_{new}
系统 2019-09-27 17:45:34 2818
今天收到了微软2006年4月的MVP礼品包，很是让我惊讶。去年申请了一下，不过没有评上，去年年底又写了一份申请，后来CSDN上的人告诉我，资料不全，需重新发资料。我有些灰心了，就说算了，我目前上CSDN也少了，谈不上什么贡献，就算了。没有想到竟收到了该MVP，想必是CSDN上相关的负责人对我的资料又整理了一番，这里说声谢谢了。不管怎样，我还是挺高兴的，这是对我编程方面（VB/VC）的一个认可。不过现在的工作重点在C#和WinCE系统（EVC编程开发）上了，
系统 2019-08-29 23:32:06 2818
WindowsServer2008相关资源：http://e.chinabyte.com/winserver/MicrosoftWindowsServer2008用于在虚拟化工作负载、支持应用程序和保护网络方面向组织提供最高效的平台。它为开发和可靠地承载Web应用程序和服务提供了一个安全、易于管理的平台。从工作组到数据中心，WindowsServer2008都提供了令人兴奋且很有价值的新功能，对基本操作系统做出了重大改进。虽然Windows2008Serv
系统 2019-08-29 23:09:15 2818
