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摘要: 0. 引入现观察得到两个样本 θ1,θ2,来推测它们可能来自的分布:假设来自于连续型概率密度函数, θ1,θ2∼H(θ) 则 θ1,θ2 相等的概率为 0,p(θ1=θ2)=0概率为 0,不代表不可能发生,仍有发生的可能,只不过概率的测度为 0;(详见测度论相关知识)... 阅读全文
posted @ 2016-11-13 18:32 未雨愁眸 阅读(383) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 0. 引入现观察得到两个样本 θ1,θ2,来推测它们可能来自的分布:假设来自于连续型概率密度函数, θ1,θ2∼H(θ) 则 θ1,θ2 相等的概率为 0,p(θ1=θ2)=0概率为 0,不代表不可能发生,仍有发生的可能,只不过概率的测度为 0;(详见测度论相关知识)... 阅读全文
posted @ 2016-11-13 18:32 未雨愁眸 阅读(501) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 我们利用 TensorFlow 构造 CNN 做表情识别,我们用的是FER-2013 这个数据库, 这个数据库一共有 35887 张人脸图像,这里只是做一个简单到仿真实验,为了计算方便,我们用其中到 30000张图像做训练,5000张图像做测试集,我们建立一个3个co... 阅读全文
posted @ 2016-11-13 14:09 未雨愁眸 阅读(423) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 求导∂∑if(xi)∂xk=f′(xk) (微分的结果只有一项) ∂(f(a1)+f(a2))∂a2=0+f′(a2)∂(f(a1)+f(a2))∂f(a2)=0+1=1 阅读全文
posted @ 2016-11-13 12:48 未雨愁眸 阅读(160) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 1. 求导∂∑if(xi)∂xk=f′(xk) (微分的结果只有一项) ∂(f(a1)+f(a2))∂a2=0+f′(a2)∂(f(a1)+f(a2))∂f(a2)=0+1=1 阅读全文
posted @ 2016-11-13 12:48 未雨愁眸 阅读(154) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 颜色的混合在现实世界中非常常见,例如隔着有色玻璃观看物体,此时在观察者严重呈现出来物体的颜色就是玻璃的颜色和物体的颜色的混合。OpenGL在RGBA颜色模式下使用函数glenable(GL_BLEND)开启混色功能,使用glDisable(GL_BLEDN)关闭混色功... 阅读全文
posted @ 2016-11-12 21:10 未雨愁眸 阅读(427) 评论(0) 推荐(0)
摘要: In many scientific fields, the degrees of freedom of a system is the number of parameters of the system that may vary independently.... 阅读全文
posted @ 2016-11-12 19:04 未雨愁眸 阅读(2179) 评论(0) 推荐(0)
摘要: In many scientific fields, the degrees of freedom of a system is the number of parameters of the system that may vary independently.... 阅读全文
posted @ 2016-11-12 19:04 未雨愁眸 阅读(1594) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 0. motivations如何确定 GMM 模型的 k,既观察到的样本由多少个高斯分布生成。由此在数据属于高维空间中时,根本就无法 visualize,更加难以建立直观,从而很难确定 k,高斯分布分量的个数。 阅读全文
posted @ 2016-11-12 18:41 未雨愁眸 阅读(452) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 0. motivations如何确定 GMM 模型的 k,既观察到的样本由多少个高斯分布生成。由此在数据属于高维空间中时,根本就无法 visualize,更加难以建立直观,从而很难确定 k,高斯分布分量的个数。 阅读全文
posted @ 2016-11-12 18:41 未雨愁眸 阅读(171) 评论(0) 推荐(0)
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