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2017年5月23日
深度解读 AlphaGo 算法原理
摘要: http://blog.csdn.net/songrotek/article/details/51065143 http://blog.csdn.net/dinosoft/article/details/50893291 https://www.zhihu.com/question/39905662
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posted @ 2017-05-23 21:46 Alexander
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2017年5月20日
偏最小二乘法
摘要: http://blog.csdn.net/qq_20823641/article/details/51598519 偏最小二乘回归是一种新型的多元统计数据分析方法,它与1983年由伍德和阿巴诺等人首次提出。近十年来,它在理论、方法和应用方面都得到了迅速的发展。密西根大学的弗耐尔教授称偏最小二乘回归为
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posted @ 2017-05-20 16:56 Alexander
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2017年5月13日
扇入Fan-in和扇出Fan-out
摘要: 什么是扇入和扇出? 在软件设计中,扇入和扇出的概念是指应用程序模块之间的层次调用情况。 按照结构化设计方法,一个应用程序是由多个功能相对独立的模块所组成。 扇入:是指直接调用该模块的上级模块的个数。扇入大表示模块的复用程序高。 扇出:是指该模块直接调用的下级模块的个数。扇出大表示模块的复杂度高,需要
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posted @ 2017-05-13 21:06 Alexander
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2017年5月5日
Permutation Test 置换检验
摘要: 显著性检验通常可以告诉我们一个观测值是否是有效的,例如检测两组样本均值差异的假设检验可以告诉我们这两组样本的均值是否相等(或者那个均值更大)。我们在实验中经常会因为各种问题(时间、经费、人力、物力)得到一些小样本结果,如果我们想知道这些小样本结果的总体是什么样子的,就需要用到置换检验。 Permut
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posted @ 2017-05-05 16:45 Alexander
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2017年5月4日
计算机会议排名等级
摘要: http://blog.sina.com.cn/s/blog_9c411c310102vs2g.html 附件是计算机领域的学术会议等级排名情况,分为A+, A, B, C, L 共5个档次。其中A+属于顶级会议,基本是这个领域全世界大牛们参与和关注最多的会议。国内的研究者能在其中发表论文的话,是很
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posted @ 2017-05-04 19:30 Alexander
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国际顶级计算机会议
摘要: 顶级:SIGKDD二流:ICDM,SDM ,EDBT等上面是专门的数据挖掘会议,其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等数据库类会议都会有专门的数据挖掘session ,下面是有人专门总结的,引用一下: 一流的:数据库三大顶级会议SIGMOD,VLDB,ICDE,数据挖掘KDD,实际相关的还有机器学
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posted @ 2017-05-04 09:52 Alexander
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2017年4月30日
机器学习中的范数规则化 L0、L1与L2范数 核范数与规则项参数选择
摘要: http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/24971995 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与
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posted @ 2017-04-30 10:11 Alexander
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岭回归(Ridge Regression)
摘要: 一、一般线性回归遇到的问题 在处理复杂的数据的回归问题时,普通的线性回归会遇到一些问题,主要表现在: 预测精度:这里要处理好这样一对为题,即样本的数量和特征的数量 时,最小二乘回归会有较小的方差 时,容易产生过拟合 时,最小二乘回归得不到有意义的结果 模型的解释能力:如果模型中的特征之间有相互关系,
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posted @ 2017-04-30 09:52 Alexander
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2017年4月28日
跑道标识和那些复杂的灯光系统 and 简介、编号、参数、标志及数量 and 飞机跑道标准与参数
摘要: http://www.360doc.com/content/16/0616/12/32670666_568219786.shtml http://news.carnoc.com/list/365/365461.html https://sanwen8.cn/p/29f4Czf.html http:/
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posted @ 2017-04-28 09:52 Alexander
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2017年4月15日
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)
摘要: http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006924.html 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
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posted @ 2017-04-15 13:38 Alexander
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