2017年7月26日
《机器学习》（西瓜书）笔记（5-2）--神经网络
摘要： 第五章 神经网络 5.4 全局最小与局部极小 5.5 其他常见神经网络 RBF（Radial Basis Function，径向基函数）网络 是一种单隐层前馈神经网络，使用径向基函数作为隐层神经元激活函数，而输出层则是对隐层神经元输出的线性组合。 假定输入为 d 维向量 x ，输出为实值，则RBF网 阅读全文
posted @ 2017-07-26 16:47 lyu0709 阅读(1891) 评论(0) 推荐(1)
2017年7月25日
《机器学习》（西瓜书）笔记（5-1）--神经网络
摘要： 第五章 神经网络 5.1 神经元模型 神经网络：是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即上述定义中的“简单单元”。 把许多个这样的神经元按一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。 5.2 感知机 阅读全文
posted @ 2017-07-25 17:13 lyu0709 阅读(2793) 评论(0) 推荐(0)
《机器学习》（西瓜书）笔记（4）--决策树
摘要： 第四章 决策树 4.1 基本流程 一般的，一棵决策树包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；叶结点对应于决策结果，其他每个结点则对应于一个属性测试；每个结点包含的样本集合根据属性测试的结果被划分到子节点中；根结点包含样本全集。 从根结点到每个叶结点的路径对应了一个判定测试序列。 决策树学习的目 阅读全文
posted @ 2017-07-25 10:27 lyu0709 阅读(2762) 评论(0) 推荐(0)
2017年6月20日
《机器学习》（西瓜书）笔记（3）--线性模型
摘要： 第三章 线性模型 3.1 基本形式 线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 一般用向量形式写成 ，其中 w 和 b 学得之后， 模型就得以确定。 3.2 线性回归 对离散属性的处理： 若属性值间存在序关系，可通过连续化将其转化为连续值，例如二值属性“身 阅读全文
posted @ 2017-06-20 16:09 lyu0709 阅读(1828) 评论(1) 推荐(0)
2017年6月13日
《机器学习》（西瓜书）笔记（2）--模型评估与选择
摘要： 第二章 模型评估与选择 2.1 经验误差与过拟合 错误率（error rate）：分类错误的样本数占样本总数的比例。 精度（accuracy）：1 - 错误率误差（error）：学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为误差。 训练误差（training error） / 经验误差（empi 阅读全文
posted @ 2017-06-13 18:24 lyu0709 阅读(2304) 评论(0) 推荐(0)
2017年6月4日
《机器学习》（西瓜书）笔记（1）--绪论
摘要： 第一章 绪论 1.1 引言 机器学习致力于研究如何通过计算的手段，利用经验（计算机系统中通常以数据的形式存在）来改善系统自身的性能。 机器学习研究的主要内容是关于在计算机上从数据中产生模型的算法，即学习算法（learning algorithm）。 1.2 基本术语 数据集（data set） 示例 阅读全文
posted @ 2017-06-04 19:18 lyu0709 阅读(1363) 评论(0) 推荐(0)
2017年6月1日
《大话数据结构》笔记（7-3）--图：图的遍历
摘要： 第七章 图 图的遍历 从图中某一个顶点出发访遍图中其余顶点，且使每一个顶点仅被访问一次，这一过程就叫做图的遍历（Traversing Graph）。 深度优先遍历（Depth First Search, DFS） 深度优先遍历（类似树的前序遍历）从图中某个顶点 v 出发，访问此顶点，然后从 v 的未 阅读全文
posted @ 2017-06-01 17:03 lyu0709 阅读(312) 评论(0) 推荐(0)
《大话数据结构》笔记（7-2）--图：存储结构
摘要： 第七章 图 图的存储结构 图不能用简单的顺序存储结构来表示。 而多重链表的方式，即以一个数据域和多个指针域组成的结点表示图中的一个顶点，尽管可以实现图结构，但是会有问题，比如若各个顶点的度数相差很大，按度数最大的顶点设计结点结构会造成很多存储单元的浪费，而若按每个顶点自己的度数设计不同的顶点结构，又 阅读全文
posted @ 2017-06-01 17:02 lyu0709 阅读(617) 评论(0) 推荐(0)
《语音识别的前世今生》Q&A
摘要： 这是我4月份在BitTiger公开课听的王赟大牛《语音识别的前世今生》整理的笔记，本来打算整理通畅再发的，结果实在没时间就一拖再拖。笔记有些草率，不过应该可以看明白，希望可以对大家有用，也祝王赟大神好。 Q&A 1. 历史上非特定人和特定人的语音识别是不是有很大的不同？ 这个就是前面讲过的打补丁，各 阅读全文
posted @ 2017-06-01 16:55 lyu0709 阅读(2297) 评论(0) 推荐(0)
《语音识别的前世今生：GMM+HMM & 深度学习》讲座笔记
摘要： 这是我4月份在BitTiger公开课听的王赟大牛《语音识别的前世今生》整理的笔记，本来打算整理通畅再发的，结果实在没时间就一拖再拖。笔记有些草率，不过应该可以看明白，希望可以对有用，也祝王赟大神好。 比较一下蓝色的波形和绿色、红色波形，哪个更接近，那就认为我说的是哪个词。 数学语言： 定义一个距离， 阅读全文
posted @ 2017-06-01 16:49 lyu0709 阅读(3897) 评论(0) 推荐(0)
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