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rubbninja
专注于机器学习与室内定位技术(室内定位交流群:526250106)
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2016年1月6日
算法基础——知识点总结
摘要: "算法基础课程" 的总结,方便以后快速查阅和复习 Week 2 枚举 基本方法 列举各元素,进行猜测。 1. 给出解空间,建立简洁的数学模型,列举出可能的情况 2. 减小搜索的空间,避免不必要的计算 3. 采用合适的搜索顺序 经验总结 + 输入: + 输出: + 对一行元素进行枚举的一种常见方法:模
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posted @ 2016-01-06 22:19 rubbninja
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2015年11月12日
学习笔记——逻辑斯蒂回归与最大熵模型
摘要: 逻辑斯蒂回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则,将其推广到分类问题得到最大熵模型(maximum entropy)。都属于对数线性模型。
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posted @ 2015-11-12 16:21 rubbninja
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2015年11月10日
室内定位系列(〇)——从人耳听觉定位原理到室内定位技术
摘要: 之前上过一门与定位技术沾点边的课程 "大脑与空间" ,也看过一些关于麦克风阵列定位的论文,觉得还挺有趣,好多的技术都是从自然界学习和模仿的。刚开始学习室内定位技术的师弟师妹们可能很容易被各种专业名词吓住了,这里从人耳的定位原理开始,来简单讲讲各种室内定位技术,希望能引起大家的学习兴趣,对定位技术能有
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posted @ 2015-11-10 17:53 rubbninja
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2015年11月3日
学习笔记——决策树
摘要: 决策树可以认为是if-then规则的集合,也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。优点是具有可读性,分类速度快。
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posted @ 2015-11-03 20:29 rubbninja
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2015年10月31日
C++程序设计——知识点总结
摘要: "C++程序设计课程" 的总结,方便以后快速查阅和复习 Week 2 从C走进C++ 函数指针函数名是函数的入口地址,指向函数的指针称为“函数指针”。比如,qsort库函数: void qsort(void base, int nelem, unsigned int width, int ( p...
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posted @ 2015-10-31 15:39 rubbninja
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2015年10月23日
学习笔记——朴素贝叶斯法
摘要: 朴素贝叶斯(naive Bayes)法属于生成模型:还原出联合概率分布$P(X,Y)$,它反映了输入与输出之间的概率关系,也就是生成数据的机制,然后基于这套机制进行分类。
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posted @ 2015-10-23 20:32 rubbninja
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2015年10月21日
学习笔记——k近邻法
摘要: kNN是一种基本分类与回归方法。
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posted @ 2015-10-21 19:25 rubbninja
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2015年10月20日
学习笔记——感知机
摘要: 感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型,输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,+1和-1。对应于输入空间中将将实例划分为正负两类的分离超平面,属于判别模型。是神经网络和支持向量机的基础。
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posted @ 2015-10-20 22:02 rubbninja
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2015年7月21日
学习笔记——为什么机器能进行学习和预测?
摘要: 通过简单的泛化误差上界的证明,说明机器能进行学习和预测的基本原理。
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posted @ 2015-07-21 14:35 rubbninja
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2015年7月20日
学习笔记——统计学习方法概论
摘要: 这是对《统计学习方法》第一章的一个总结,记录一些基础的概念、定义和术语,理清统计学习方法的各个方面,开始系统地学习这个领域。
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posted @ 2015-07-20 16:11 rubbninja
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