仙守

摘要： 本博文来自《PRML第二章》在第一章中说了对于模式识别问题来说，核心角色就是概率论。本章的目的一方面是为了介绍概率分布，另一方面也是为了对后面遇到的那些复杂问题先打下基础。本章关于分布上的一个讨论核心就是如何在给定有限的观测集合基础上对随机变量的概率分布进行建模，这也被称之为密度估计问题。本章中假设... 阅读全文

摘要： 《 Neural Networks Tricks of the Trade.2nd》这本书是收录了1998-2012年在NN上面的一些技巧、原理、算法性文章，对于初学者或者是正在学习NN的来说是很受用的。全书一共有30篇论文，本书期望里面的文章随着时间能成为经典，不过正如bengio（超级大神）说的 阅读全文

摘要： 参考自《c++ primer 5th zh》，本系列将会接着将《The C++ Programming Language 4th Ed》《c++ primer plus 6th》加进来，暂时是抄书形式的这种，所以会引起大家的不适吧。初衷主要是为了自己能将厚厚的一本书压缩到几个博客中，这样看书回忆更容... 阅读全文

摘要： 本节来自《pattern recognition and machine learning》第5章。接（PRML5-神经网络（1））5.5NN中的正则化 NN的输入层和输出层的单元个数都是按照数据集定义的，只有中间的隐藏层的单元个数是自由参数，通过最大似然求得一个最优值，防止出现欠拟合... 阅读全文

摘要： 来自书籍《Building Machine Learning Systems with Python 》 前两章觉得还是挺简单的，干货没有。下面来第三章，这一章主要是介绍文本处理方面，而且没有涉及到最新的word2vector方法等等（DL在NLP上的应用），本章节还是介绍词袋啊什么的，DL在NLP 阅读全文

摘要： 来自书籍《Building Machine Learning Systems with Python 》 本书主要在于如何实际的教用户来学习ml，其中简单的介绍了ml的原理，重点还是放在使用python和numpy、scipy、scikit-learn等包的使用上。通过简单的实例来讲解，还算是有趣。 阅读全文

摘要： 本节来自《pattern recognition and machine learning》第5章。五、神经网络 在本书的第3、4章分别是基于回归和分类的线性模型，都是通过将固定的基函数进行线性组合来处理。这些函数虽然分析和计算清晰，可是却受到维数灾难的困扰，当需要将模型用在大规模问题... 阅读全文

摘要： 本部分来自于《大规模并行处理器编程实战》第六章、第七章。打算不再看这本书了，准备看《programming massively parallel processors 2nd》，即它的第二版，第一版是09年的，第二版是13年的，虽说第二版可是里面涉及的是cuda4.0 和5.0，然而现在2015年7... 阅读全文

摘要： 本系列是根据《pattern recognition and machine learning》一书写的，算是读书笔记？算是吧。因为是从自己角度出发，所以其实很大程度上自己看得懂，估计别人看不懂，还望见谅。数学符号约定： 该书意在能够以最小的数学范围来解释整本书，不过在微积分、现代、概... 阅读全文

摘要： 自己根据Jordan大神的资料写的（算翻译？完全不记得了，这是半年前整理的，反正不记得了，如果大神有看到部分重合，那肯定是我借鉴了人家的，本来是一个群里的人大家兴致高说写DL的书(所以这一章并不是书的重点，只是为了引出DBN而已，所以才不需要PGM的大神参合)，我算负责这一章，这是初稿，也就是先和对... 阅读全文