开篇高能预警！本文前置知识：1、理解特征函数/能量函数、配分函数的概念及其无向图表示，见《逻辑回归到受限玻尔兹曼机》和《解开玻尔兹曼机的封印》；2、理解特征函数形式的逻辑回归模型，见《逻辑回归到最大熵模型》。从逻辑回归出发，我们已经经过了朴素贝叶斯、浅层神经网络、最大熵等分类模型。显然，分类模型是不考虑时间的，仅仅计算当前的一堆特征对应的类别。因此，分类模型是“点状”的模型。想一下，如果我们有一个
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2020-12-29 11:48:54
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CV： 1. 常见的模型加速方法 2. 目标检测里如何有效解决常见的前景少背景多的问题 3. 目标检测里有什么情况是SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等所不能解决的，假设网络拟合能力无限强 4. ROIPool和ROIAlign的区别 5. 介绍常见的梯度下降优化方法 6. Detect ...
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2020-08-04 09:55:07
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https://wanghuaishi.wordpress.com/2017/02/21/%E5%9B%BE%E8%A7%A3%E6%9C%80%E5%A4%A7%E7%86%B5%E5%8E%9F%E7%90%86%EF%BC%88the-maximum-entropy-principle%EF% ...
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2020-05-31 21:42:52
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1、最大熵模型 最大熵模型描述的是这么一种情况，即在有约束条件的情况下，如何得到最好的模型。我们先来考虑如果没有约束的条件下，如何获得最好的模型，举个栗子，比如一个骰子，有6个面，转一次，求每个面的概率，根据经验，每个面的概率是1/6，这其实就是我们让整个系统熵最大。 那么什么是在有约束条件下概率最 ...
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2020-05-23 13:16:03
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机器学习中讲到的推荐系统（不单独写博了）： ...
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2020-05-02 19:17:29
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1.统计学习 统计学习的对象：（1）data ： 计算机及互联网上的各种数字、文字、图像、视频、音频数据以及它们的组合。（2）数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性。统计学习的目的：用于对数据（特别是未知数据） 进行预测和分析。统计学习的方法：（1）分类： 监督学习无监督学习半监督学习强化学习 ...
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2020-01-25 19:28:51
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逻辑回归 sigmoid函数=$\sigma(x)=\frac{1}{1+e^{ x}}=\frac{e^{x}}{1+e^{x}}$ 二项逻辑回归模型 有如下条件概率分布，$w$内已经包含了偏置$b$： $$P(Y=1|x)=\frac{\exp(w\cdot x)}{1+\exp(w\cdot ...
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2019-11-24 15:30:55
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1、似然函数 概率和似然的区别：概率是已知参数的条件下预测未知事情发生的概率，而似然性是已知事情发生的前提下估计模型的参数。我们通常都是将似然函数取最大值时的参数作为模型的参数。 那么为何要取似然函数取最大值的参数作为模型的参数？我们基于这样的假设：对于已经发生的事情，在同样条件下再次发生的概率就会 ...
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2019-08-29 20:05:33
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今天面试被问到LR的算法的梯度和正则化项，自己不太理解，所以找了一些相关资料，发现LR的算法在梯度下降，正则化和sigmoid函数方面都有很深的研究，期间也发现一些比较好的资料，记录一下。 这篇论文推导了LR和最大熵模型之间的关系 http://www.win vector.com/dfiles/L ...
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2019-08-26 21:11:02
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