Menu

Close
  • Home
  • Machine Learning
  • Web
  • Life
  • Microsoft
  • AboutMe
Subscribe
WinterColor Menu

近期应看——优秀的博文

03 December 2017
  • 数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识
  • 神经网络与深度学习
  • Fully Convolutional Networks
  • xgboost 特征评分的计算原理
  • Ngram语言模型

linxi

Read more posts by this author.

Share this post

Twitter Facebook Google+

PRML Chapter2

参考文献:PRML2 参数方法和非参数方法 机器学习上的方法分为参数方法(根据先验知识假定模型服从某种分布,然后利用训练集估计出模型参数,也就弄清楚了整个模型,例如感知器)和非参数方法(基于记忆训练集,然后根据训练集预测,例如kNN)。 参数方法 参数方法根据先验知识假定模型服从某种分布,然后利用训练集估计出模型参数,也就弄清楚了整个模型。   那么,估计模型参数到底是一个客观存在的参数还是一个概率密度分布,这个分歧就引出了贝叶斯学派和非贝叶斯学派的不同之处。…

CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)和DNN(深度神经网络)

本文转载修改自:知乎-科言君 感知机(perceptron) 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。但是,Rosenblatt的单层感知机有一个严重得不能再严重的问题,即它对稍复杂一些的函数都无能为力(比如最为典型的“异或”操作)…

WinterColor © 2022
Proudly published with Ghost