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2020年4月19日
【Docker-1】docker简介
摘要: 目录 容器背景介绍 docker介绍 docker技术 一、容器背景介绍 传统服务器的问题: A说:我本地运行没有问题。 B说:但是我的服务器也没有问题。 --依赖操作系统,运行环境(JDK版本,tomcat版本),代码与环境耦合程度,配置; 2. 系统好卡,哪个哥们写了死循环吗? --同一个服务器
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posted @ 2020-04-19 20:30 忆凡人生
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2020年4月18日
【ML-17-1】MCMC--蒙特卡罗方法(Monte Carlo)
摘要: 目录 蒙特卡洛方法概述 采样方法 小结 从名字我们可以看出,MCMC由两个MC组成,即蒙特卡罗方法(Monte Carlo Simulation,简称MC)和马尔科夫链(Markov Chain ,也简称MC)。这个因为受限玻尔兹曼机(RBM)中需要应用,所以先学习下其原理。本文先讲解蒙特卡洛方法。
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posted @ 2020-04-18 23:41 忆凡人生
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2020年4月15日
【ML-16】线性判别分析(LDA)
摘要: 目录 简单介绍 LDA的相关说明 基本思想-2个类别 计算过程-2个类别 PCA VS LDA 总结 一、简单介绍 定义:Linear Discriminant Analysis是Ronald Fisher于1936年提出的方法,因此又叫做Fisher's linear discriminant。是
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posted @ 2020-04-15 21:04 忆凡人生
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2020年4月14日
【ML-15】主成分分析(PCA)
摘要: 目录 PCA的思想 算法推导 PCA算法流程 核主成分分析KPCA介绍 PCA算法总结 主成分分析(Principal components analysis,以下简称PCA)是最重要的降维方法之一。在数据压缩消除冗余和数据噪音消除等领域都有广泛的应用。 一、PCA的思想 PCA顾名思义,就是找出数
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posted @ 2020-04-14 18:53 忆凡人生
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2020年4月12日
【ML-13-4】隐马尔科夫模型HMM--预测问题Viterbi(维特比)算法
摘要: 【ML-13-1】隐马尔科夫模型HMM 【ML-13-2】隐马尔科夫模型HMM--前向后向算法 【ML-13-3】隐马尔科夫模型HMM--Baum-Welch(鲍姆-韦尔奇) 【ML-13-4】隐马尔科夫模型HMM--预测问题Viterbi(维特比)算法 目录 基础--HMM常用概率的计算 HMM最
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posted @ 2020-04-12 12:54 忆凡人生
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【ML-13-3】隐马尔科夫模型HMM--Baum-Welch(鲍姆-韦尔奇)
摘要: 【ML-13-1】隐马尔科夫模型HMM 【ML-13-2】隐马尔科夫模型HMM--前向后向算法 【ML-13-3】隐马尔科夫模型HMM--Baum-Welch(鲍姆-韦尔奇) 【ML-13-4】隐马尔科夫模型HMM--预测问题Viterbi(维特比)算法 目录 基础--HMM常用概率的计算 HMM模
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posted @ 2020-04-12 12:53 忆凡人生
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【ML-13-2】隐马尔科夫模型HMM--前向后向算法
摘要: 【ML-13-1】隐马尔科夫模型HMM 【ML-13-2】隐马尔科夫模型HMM--前向后向算法 【ML-13-3】隐马尔科夫模型HMM--Baum-Welch(鲍姆-韦尔奇) 【ML-13-4】隐马尔科夫模型HMM--预测问题Viterbi(维特比)算法 目录 引言 直接计算 前向算法 前向算法实例
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posted @ 2020-04-12 12:52 忆凡人生
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【ML-13-1】隐马尔科夫模型HMM
摘要: 【ML-13-1】隐马尔科夫模型HMM 【ML-13-2】隐马尔科夫模型HMM--前向后向算法 【ML-13-3】隐马尔科夫模型HMM--Baum-Welch(鲍姆-韦尔奇) 【ML-13-4】隐马尔科夫模型HMM--预测问题Viterbi(维特比)算法 目录 基础知识-马尔可夫链 HMM简介 HM
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posted @ 2020-04-12 12:50 忆凡人生
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2020年4月11日
【ML-12】EM算法和高斯混合模型
摘要: 目录 预备知识 简述 EM算法推导 EM算法流程 收敛性证明 应用--高斯混合模型(GMM) EM算法优缺点以及应用 一、预备知识 1.1 极大似然函数: 在数理统计学中,似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数,表示模型参数中的似然性。"似然性"与"或然性"或"概率"意思相近,都是指某种事件发生的
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posted @ 2020-04-11 16:21 忆凡人生
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2020年4月8日
【DL-4】长短期记忆网络(LSTM)
摘要: 目录 背景 从RNN到LSTM LSTM 的核心思想 LSTM前向传播算法 LSTM 的变体 一、背景 由于RNN梯度消失的问题,因此很难处理长序列的数据,大牛们对RNN的机构做了改进,得到了RNN的特例长短期记忆网络LSTM(Long Short-Term Memory)和其它变形,可以从结构上避
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posted @ 2020-04-08 20:34 忆凡人生
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