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
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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
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未雨愁眸
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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
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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
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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
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