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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。我的博客写一些自己用得到东西，并分享给大家，如果有问题欢迎留言与我讨论：）Kmeans聚类方法是（我认为）最广泛使用以及稳... 阅读全文
posted @ 2016-02-15 22:42
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。神经网络，或者深度学习算法的参数初始化是一个很重要的方面，传统的初始化方法从高斯分布中随机初始化参数。甚至直接全初始化为... 阅读全文
posted @ 2016-02-12 17:27
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光流（optical flow）是什么呢？名字很专业，感觉很陌生，但本质上，我们是最熟悉不过的了。因为这种视觉现象我们每天都在经历。从本质上说，光流就是你在这个运动着的世界里感觉到的明显的视觉运动（呵呵，相对论，没有绝对的静止，也没有绝对的运动）。例如，当你坐在火车上，然后往窗外看。你可以看到树、地... 阅读全文
posted @ 2016-02-10 21:53
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True Positive （真正, TP）被模型预测为正的正样本；True Negative（真负 , TN）被模型预测为负的负样本 ；False Positive （假正, FP）被模型预测为正的负样本；False Negative（假负 , FN）被模型预测为负的正样本；True Positi... 阅读全文
posted @ 2016-02-03 22:05
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。前面机器学习方法（四）决策树讲了经典的决策树算法，我们讲到决策树算法很容易过拟合，因为它是通过最佳策略来进行属性分裂的，... 阅读全文
posted @ 2016-01-03 21:47
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整... 阅读全文
posted @ 2016-01-02 11:18
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入上篇讲到，如果用Gibbs Sampling方法来训练rbm会非常慢，本篇中介绍一下对比散度contrastive ... 阅读全文
posted @ 2015-12-31 22:29
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。接下来重点讲一下RBM模型求解方法，其实用的依然是梯度优化方法，但是求解需要用到随机采样的方法，常见的有：Gibb... 阅读全文
posted @ 2015-12-19 08:56
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。OpenCL安装安装我不打算花篇幅写，原因是OpenCL实在是可以太多的平台+环境下实现了，包括GPU和FPGA，以... 阅读全文
posted @ 2015-06-14 23:37
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。并行编程的需求是显而易见的，其最大的难题是找到算法的并行功能，同时必须处理数据的共享和同步。但是，因为每一个算法都是不一样的，很难有... 阅读全文
posted @ 2015-05-24 21:32
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。关于摩尔定律：摩尔定律1965年提出，晶体管密度是按照每年翻倍发展的，之后的趋势也是这样——每一代芯片的的时钟频率提高50%，而同时... 阅读全文
posted @ 2015-05-16 21:31
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本页是转载caffe的一个介绍，之前的页面图都down了，更新一下。目录简介要点记录提问总结简介报告时间是北京时间 12月14日 凌晨一点到两点，主讲人是 Caffe 团队的核心之一 Evan Shelhamer。第一次用 GoToMeeting 参加视频会议，效果真是不错。报告后分享出了 视频 和... 阅读全文
posted @ 2015-05-15 00:22
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。前面介绍过线性回归的基本知识，线性回归因为它的简单，易用，且可以求出闭合解，被广泛地运用在各种机器学习应用中。事实... 阅读全文
posted @ 2015-05-12 22:56
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OpenCLOpenCL（全称Open Computing Language，开放运算语言）是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式、免费标准，也是一个统一的编程环境，便于软件开发人员为高性能计算服务器、桌面计算系统、手持设备编写高效轻便的代码，而且广泛适用于多核心处理器(CPU)、图形处理器(... 阅读全文
posted @ 2015-05-12 22:53
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入上解上一篇RBM（一）基本概念，本篇记叙一下RBM的模型结构，以及RBM的目标函数（能量函数），通过这篇就可以了解R... 阅读全文
posted @ 2015-04-22 00:20
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。最近在复习经典机器学习算法的同时，也仔细看了一些深度学习的典型算法。深度学习是机器学习的“新浪潮”，它的成功主要得... 阅读全文
posted @ 2015-04-17 07:53
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 希望与志同道合的朋友一起交流，我刚刚设立了了一个技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。前面两篇回归（一）（二）复习了线性回归，以及L1与L2正则——las... 阅读全文
posted @ 2015-04-06 13:40
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术、应用感兴趣的同学加入。前面三篇写了线性回归，lasso，和LARS的一些内容，这篇写一下决策树这个经典的分类算法，后面再提一提随机森林。... 阅读全文
posted @ 2015-04-06 13:33
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。“机器学习方法“系列，我本着开放与共享（open and share）的精神撰写，目的是让更多的人了解机器学习的概念，理解其原理，学会应用。希望与志同道合的朋友一起交流，我刚刚设立了了一个技术交... 阅读全文
posted @ 2015-03-26 22:02
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。开一个机器学习方法科普系列：做基础回顾之用，学而时习之；也拿出来与大家分享。数学水平有限，只求易懂，学习与工作够用。周期会比较长，因为我还想写一些其他的，呵呵。content: linear r... 阅读全文
posted @ 2015-03-19 22:18
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转载请注明，本文出自Bin的专栏http://blog.csdn.net/xbinworld，谢谢！————————————————————————————————————————————目前我已经整理了的系列原创文章（利用工作之余的时间写的，比较慢，请见谅），未完待续。声明：本博客所有内容都为工作... 阅读全文
posted @ 2015-03-19 22:16
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欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。这是一个比较新的聚类方法（文章中没看见作者对其取名，在这里我姑且称该方法为local density clustering，LDC），在聚类这个古老的主题上似乎最近一些年的突破不大，这篇文章算是... 阅读全文
posted @ 2015-02-22 21:18
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欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的... 阅读全文
posted @ 2015-02-07 22:27
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转载请注明出处：Bin的专栏，http://blog.csdn.net/xbinworld稀疏矩阵是指矩阵中的元素大部分是0的矩阵，事实上，实际问题中大规模矩阵基本上都是稀疏矩阵，很多稀疏度在90%甚至99%以上。因此我们需要有高效的稀疏矩阵存储格式。本文总结几种典型的格式：COO,CSR,DIA,... 阅读全文
posted @ 2015-02-07 22:22
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转载请注明出处：Bin的专栏，http://blog.csdn.net/xbinworld 本文是对参考资料中多篇关于sampling的内容进行总结+搬运，方便以后自己翻阅。其实参考资料中的资料写的比我好，大家可以看一下！好东西多分享！PRML的第11章也是sampling，有时间后面写到PRML的... 阅读全文
posted @ 2015-02-07 22:20
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作者：daniel-D 出处：http://www.cnblogs.com/daniel-D/在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。... 阅读全文
posted @ 2015-02-07 22:18
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转载请注明出处：Bin的专栏，http://blog.csdn.net/xbinworld这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下Neural Networks的训练方法——反向传播算法（backpropagation，BP），这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化，可谓极其经典。也是deep... 阅读全文
posted @ 2015-02-07 22:04
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今天开始学模式识别与机器学习Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节5.1，Neural Networks神经网络-前向网络。话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习，找工作，毕业什么的就没写下去了，现在工作了有半年时间也算... 阅读全文
posted @ 2015-01-27 23:13
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最近开始学习深度学习了，加油！下文转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_bda0d2f10101fpp4.html主要是顺着Bengio的PAMI review的文章找出来的。包括几本综述文章，将近100篇论文，各位山头们的Presentation。全部都可以在goo... 阅读全文
posted @ 2015-01-19 23:13
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谷歌工程师利用和语言翻译类似的技术开发出了一个用于翻译图片主题的机器学习算法将一种语言自动翻译成另一种语言一直以来都是难以攻克的问题。但最近几年，谷歌通过开发机器翻译算法改变了传统的翻译过程，通过谷歌翻译从本质上改变了跨文化翻译交流。如今，谷歌正在运用同样的机器学习技术将图片转变为文字。其结果就是自... 阅读全文
posted @ 2015-01-19 22:35
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