xueyoo

摘要：转载时请注明来源：http://www.cnblogs.com/jerrylead1判别模型与生成模型上篇报告中提到的回归模型是判别模型，也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为，在参数确定的情况下，求解条件概率。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊，用判... 阅读全文

摘要：本文由LeftNotEasy所有，发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com。如果转载，请注明出处，在未经作者同意下将本文用于商业用途，将追究其法律责任。前言: 上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学，最近时间比较紧，coding的任务比较重，不过还是抽空看了一些机器学习的书和视... 阅读全文

摘要：使用Boost.Spirit实现一个四则运算 阅读全文

摘要：内容转载自http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8782018 阅读全文

摘要：Caffe是一个清晰而高效的深度学习框架，本文详细介绍了caffe的优势、架构，网络定义、各层定义，Caffe的安装与配置，解读了Caffe实现的图像分类模型AlexNet，并演示了CIFAR-10在caffe上进行训练与学习 阅读全文

摘要：机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&CEO Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念，应用程序和挑战，旨在让读者能够继续探寻机器学习知识 阅读全文

摘要：特征对数据挖掘和机器学习效果的重要性意味着特征工程的重要性，然而一般的特征工程也有其局限性，这时候特征提取可能更符合我们的需要。本文详细介绍了特征工程和特征提取如何发挥作用，供读者参考 阅读全文

摘要：递归神经网络有一些不可思议的地方，有些时候，模型与你期望的相差甚远，许多人认为是RNNS非常难训练，那么RNNs究竟是什么呢？就有这篇文章来带给大家 阅读全文

摘要：本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、Haskell、.NET、R等语言的深度学习库，赶紧收藏吧 阅读全文