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打Call!新时代下软件学院深度学习小团队!

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  在2016年10月,“视觉求索”公众号发布了一篇与朱松纯老师的谈话,“初探计算机视觉的三个源头、兼谈人工智能”。文章探讨了到16年时的人工智能发展,工业与学...
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大神进化过程:丿 、二 、三 、牛、 犇、GOD....                            &nbs...
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沦入开题的图床

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7.混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和 EM 算法

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这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation)。 与k-means 一样,给定的训练样本是{x (1), … ,x (m)},我...
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6. K-means聚类算法

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K-means也是聚类算法中最简单的一种了,但是里面包含的思想却是不一般。聚类属于无监督学习,以往的回归、朴素贝叶斯、SVM等都是有类别标签y的,也就是说样例...
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5.规则化和模型选择(Regularization and model selection)

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1 问题 模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择。比如要拟合一组样本点,可以使 用线性回归(y =θTx),也可以用多项式回归(y = θTx1~m )。那么使...
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4.支持向量机(二)

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8 核函数(Kernels) 考虑我们最初在“线性回归”中提出的问题,特征是房子的面积 x,这里的 x 是实数,结果 y 是房子的价格。假设我们从样本点的分布中看到 x ...
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深度学习综述

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3.支持向量机(一)

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1 简介 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法了。这次斯坦福提供的学习材料,让我重新学习了一些 SVM知识。我看很多正统的讲法都是从 VC 维理论和结构风险...
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2.判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法

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1 判别模型与生成模型 上篇报告中提到的回归模型是判别模型,也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表 示为p (y|x ; θ),在参数θ确定的情况下,求解条件概...
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1.回归分析

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1 摘要 本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上配套的讲义后的总结与认识。前四节主要讲述了回归问题,属于有监督学习中的一种方法。该方法的核心思...
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