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散列表引言 查找也叫检索,是根据给定的某个值,在表中确定一个关键字等于给定值的记录或数据元素;关键字,是数据元素中某个数据项的值,它可以标识一个数据元素(主关键字和次关键字)。(比如在一个学生信息的记录中,给出的关键字是学生的...
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posted @ 2015-09-16 15:21
ZhangPYi
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散列表引言 查找也叫检索,是根据给定的某个值,在表中确定一个关键字等于给定值的记录或数据元素;关键字,是数据元素中某个数据项的值,它可以标识一个数据元素(主关键字和次关键字)。(比如在一个学生信息的记录中,给出的关键字是学生的...
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posted @ 2015-09-16 15:21
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信息指纹及其应用以下内容摘录自《数学之美》,作了部分的摘取,在此声明。信息指纹一段文字中包含的信息是信息熵,理论上无损编码最短长度就是信息熵,但如果仅仅区分几段文字或者图片,则不需要这么长的编码,任何一段信息文字,都可以对应一个...
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posted @ 2015-09-16 10:11
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信息指纹及其应用以下内容摘录自《数学之美》,作了部分的摘取,在此声明。信息指纹一段文字中包含的信息是信息熵,理论上无损编码最短长度就是信息熵,但如果仅仅区分几段文字或者图片,则不需要这么长的编码,任何一段信息文字,都可以对应一个...
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posted @ 2015-09-16 10:11
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矩阵分解之奇异值分解引言首先说矩阵,矩阵是一个难理解的数学描述,不管是在本科阶段的线性代数课上还是在研究生阶段的矩阵分析课上,都没有使我对矩阵产生什么好感,虽然考试也能过关,基本知识也能理解,但就是不知道有卵用。直到接触了机器学...
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posted @ 2015-09-15 09:55
ZhangPYi
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矩阵分解之奇异值分解引言首先说矩阵,矩阵是一个难理解的数学描述,不管是在本科阶段的线性代数课上还是在研究生阶段的矩阵分析课上,都没有使我对矩阵产生什么好感,虽然考试也能过关,基本知识也能理解,但就是不知道有卵用。直到接触了机器学...
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Andrew Ng机器学习课程10补充VC dimension讲到了如果通过最小化训练误差,使用一个具有d个参数的hypothesis class进行学习,为了学习好,一般需要参数d的线性关系个训练样本。到这里需要指出一点,这个...
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posted @ 2015-09-12 11:24
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Andrew Ng机器学习课程10补充VC dimension讲到了如果通过最小化训练误差,使用一个具有d个参数的hypothesis class进行学习,为了学习好,一般需要参数d的线性关系个训练样本。到这里需要指出一点,这个...
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Andrew Ng机器学习课程10a example如果hypothesis set中的hypothesis是由d个real number决定的,那么用64位的计算机数据表示的话,那么模型的个数一共有k=264d,那么训练样本的...
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posted @ 2015-09-11 23:42
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Andrew Ng机器学习课程10a example如果hypothesis set中的hypothesis是由d个real number决定的,那么用64位的计算机数据表示的话,那么模型的个数一共有k=264d,那么训练样本的...
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大师Geoff Hinton关于Deep Neural Networks的建议 Note: This covers suggestions from Geoff Hinton’s talk given at UBC which...
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posted @ 2015-09-11 22:07
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大师Geoff Hinton关于Deep Neural Networks的建议 Note: This covers suggestions from Geoff Hinton’s talk given at UBC which...
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修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU)Rectified linear unit在神经网络中,常用到的激活函数有sigmoid函数f(x)=11+exp(−x)、双曲正切函数f(x)=tanh(x)...
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posted @ 2015-09-11 21:17
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修正线性单元(Rectified linear unit,ReLU)Rectified linear unit在神经网络中,常用到的激活函数有sigmoid函数f(x)=11+exp(−x)、双曲正切函数f(x)=tanh(x)...
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Andrew Ng机器学习课程9-补充首先要说的还是这个bias-variance trade off,一个hypothesis的generalization error是指的它在样本上的期望误差,这个样本不一定是在traini...
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posted @ 2015-09-11 09:08
ZhangPYi
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Andrew Ng机器学习课程9-补充首先要说的还是这个bias-variance trade off,一个hypothesis的generalization error是指的它在样本上的期望误差,这个样本不一定是在traini...
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Andrew Ng机器学习课程9首先以一个工匠为例,说明要成为一个出色的工匠,就需要掌握各种工具的使用,才能知道在具体的任务中选择什么工具来做。所以今天要讲的就是机器学习的理论部分。bias variance trade off...
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posted @ 2015-09-10 23:27
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三种常用的迭代搜索优化方法梯度下降 牛顿法 坐标上升因为梯度下降和牛顿法都是非常常用的,在前面的文章中也做过总结,这里不做详细说明。 梯度下降与牛顿方法是两种非常常用的迭代优化方法,主要的思想就是通过迭代,一步一步地逼近最优解。...
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posted @ 2015-09-10 11:24
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三种常用的迭代搜索优化方法梯度下降 牛顿法 坐标上升因为梯度下降和牛顿法都是非常常用的,在前面的文章中也做过总结,这里不做详细说明。 梯度下降与牛顿方法是两种非常常用的迭代优化方法,主要的思想就是通过迭代,一步一步地逼近最优解。...
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颜色空间总结RGB、HSV、YUV什么是颜色Wiki是这样说的:颜色或色彩是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应。嗯,简单点说,颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉。感觉是一个很主观的东西,你怎么确定你...
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posted @ 2015-09-09 16:05
ZhangPYi
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颜色空间总结RGB、HSV、YUV什么是颜色Wiki是这样说的:颜色或色彩是通过眼、脑和我们的生活经验所产生的一种对光的视觉效应。嗯,简单点说,颜色就是人对光的一种感觉,由大脑产生的一种感觉。感觉是一个很主观的东西,你怎么确定你...
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posted @ 2015-09-09 16:05
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卷积神经网络(CNN)接收域 卷积 减采样 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果。相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时...
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posted @ 2015-09-08 22:05
ZhangPYi
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卷积神经网络(CNN)接收域 卷积 减采样 说明:以后的总结,还应该以我的认识进行总结,这样比较符合我认知的习惯,而不是单纯的将别的地方的知识复制过来,这样并起不到好的总结效果。相反,如果能够将自己的体会写下来,当有所遗忘时...
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真正做好一件事情没有捷径,离不开一万小时的专业训练和努力。不要在自怨自艾中浪费生命,要从沉睡中醒来,做到人格独立,思想独立。 2015-9-1 艺少 ...
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posted @ 2015-09-01 21:52
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This sound like a question best answered via a survey conducted by a body such as Vitae, an international program ...
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posted @ 2015-09-01 12:39
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摘要:
discriminative model 和 generative model是机器学习算法中两种概率模型,用来实现对训练样本的概率分布进行建模,在实践中由于经常混淆,现在通过查阅资料,将两者的分别总结于此。 不妨用stacko...
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posted @ 2015-08-31 20:27
ZhangPYi
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EM算法是一种非常经典的alternative optimizing算法。alternative optimizing的思想就是对于一个最优化问题,可以计算分为两步或者参数分为两个,就可以随机任意的选择一个起始值或位置,固定一个...
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posted @ 2015-08-28 23:36
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EM算法是一种非常经典的alternative optimizing算法。alternative optimizing的思想就是对于一个最优化问题,可以计算分为两步或者参数分为两个,就可以随机任意的选择一个起始值或位置,固定一个...
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posted @ 2015-08-28 23:36
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摘要:
主要讲述直方图与kernel density estimation,参考维基百科中的经典论述,从直方图和核密度估计的实现对比来说明这两种经典的非参数密度估计方法,具体的细节不做深入剖析。In statistics, kernel...
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posted @ 2015-08-28 22:17
ZhangPYi
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主要讲述直方图与kernel density estimation,参考维基百科中的经典论述,从直方图和核密度估计的实现对比来说明这两种经典的非参数密度估计方法,具体的细节不做深入剖析。In statistics, kernel...
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以下的内容摘自维基百科semi-supervised learning。用来对半监督学习进行一个概念性的直观体验。Semi-supervised learning is a class of supervised learnin...
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posted @ 2015-08-28 14:41
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以下的内容摘自维基百科semi-supervised learning。用来对半监督学习进行一个概念性的直观体验。Semi-supervised learning is a class of supervised learnin...
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posted @ 2015-08-28 14:41
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在机器学习中,导致overfitting的原因之一是noise,这个noise可以分为两种,即stochastic noise,随机噪声来自数据产生过程,比如测量误差等,和deterministic noise,确定性噪声来自a...
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posted @ 2015-08-27 15:25
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在机器学习中,导致overfitting的原因之一是noise,这个noise可以分为两种,即stochastic noise,随机噪声来自数据产生过程,比如测量误差等,和deterministic noise,确定性噪声来自a...
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posted @ 2015-08-27 15:25
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摘要:
一些关于机器学习和统计方面值得阅读的书籍一下著作都是一些经典的英文著作,不是崇洋媚外,大部分的知识都是由人老外提出并发展的,国内一些书籍质量实在不敢恭维,所以在初始的学习时,最好还是选择英文的著作,解除第一手资料,对于启发式的学...
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posted @ 2015-08-27 12:03
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一些关于机器学习和统计方面值得阅读的书籍一下著作都是一些经典的英文著作,不是崇洋媚外,大部分的知识都是由人老外提出并发展的,国内一些书籍质量实在不敢恭维,所以在初始的学习时,最好还是选择英文的著作,解除第一手资料,对于启发式的学...
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posted @ 2015-08-27 12:03
ZhangPYi
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回顾通过定义训练集S={(x(i),y(i));i=1,2,...,m}与线性决策平面(w,b)之间的function margin γ^和geometric margin γ 、好的分类决策平面特点得到了一个最优化问题: ma...
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posted @ 2015-08-26 11:05
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