随笔分类 - Machine Learning
这是我学习机器学习相关的算法和模型,以及对于上面两者实现的博客,记录我的学习经历,并且包含了一些学习有用的资源
摘要:调参占据了深度学习实验的大部分时间。在工业界,我们有足够的算力,我们可以使用多张GPU用于调参,但是在学术界,具有的算力是及其有限的,所以就需要是用其他方法调参,那就是元学习 -- "学习如何学习"
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摘要:机器学习的最终目标是学习一个function用于我们的tasks,强化学习是机器学习的一个分支,去深度学习不同,强化学习的训练机制是要与环境交互,并且是以一个孩子的身份从自己以往的经验去学习。
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摘要:EM(Expectation-Maximum)算法也称期望最大化算法,曾入选“数据挖掘十大算法”中,可见EM算法在机器学习、数据挖掘中的影响力。EM算法是最常见的隐变量估计方法,
在机器学习中有极为广泛的用途,例如常被用来学习高斯混合模型(Gaussian mixture model,简称GMM)的参数;隐式马尔科夫算法(HMM)、LDA主题模型的变分推断等等。
本文对EM算法做一个直观的介绍
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