序:
本系列是以NeuralNetwork and Deep Learning书为基础,加上自己的见解写得,第一次写系列,不好之处,请指出哦!接下来我们会先对神经网络有一个介绍,好让大家明白神经网络是一个什么东西。为了更好的进行学习,在后面会以识别数字为引导,让我们循序渐进学习吧!
先说些有的没的吧!有时候你会不会觉得人的视觉系统在这个世界上,是多么伟大的杰...
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2014-08-06 10:36:01
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事实上有许多的途径可以了解机器学习,也有许多的资源例如书籍、公开课等可为所用,一些相关的比赛和工具也是你了解这个领域的好帮手。本文我将围绕这个话题,给出一些总结性的认识,并为你由程序员到机器学习高手的蜕变旅程中提供一些学习指引。机器学习的四个层次根据能力可以将学习过程分成四个阶段。这也是一个有助于我...
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2014-08-06 10:23:01
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聚类(Clustering)分析有一个通俗的解释和比喻,那就是“物以类聚,人以群分”。针对几个特定的业务指标,可以将观察对象的群体按照相似性和相异性进行不同群组的划分。经过划分后,每个群组内部个对象间的相似度会很高,而在不同群组之间的对象彼此间将具有很高的相异度。 聚类技术一方面本身就是一种...
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2014-08-06 01:52:50
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ufldl学习笔记与编程作业:Logistic Regression(逻辑回归)
ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起,系统清晰,又有编程实践。
在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其他机器学习的算法,可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊。
新教程的地址是:http://ufldl.stanford.edu/tutorial/
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在deep ...
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2014-08-05 22:43:40
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ufldl学习笔记与编程作业:Vectorization(向量化/矢量化)
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在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其他机器学习的算法,可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊。
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2014-08-05 22:35:40
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ufldl学习笔记与编程作业:Debugging: Gradient Checking(梯度检测)
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于是最近就开始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊。
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2014-08-05 22:35:30
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这个暂时还不太明白,先写一点明白的。EM:最大期望算法,属于基于模型的聚类算法。是对似然函数的进一步应用。我们知道,当我们想要估计某个分布的未知值,可以使用样本结果来进行似然估计,进而求最大似然估计就可以估计出要求的参数。但是有时候还会有未知参数,这样就不能使用极大似然估计。当然这个参数与我们要估计...
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2014-08-05 18:17:09
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ufldl学习笔记与编程作业:Linear Regression(线性回归)
ufldl出了新教程,感觉比之前的好,从基础讲起,系统清晰,又有编程实践。在deep learning高质量群里面听一些前辈说,不必深究其他机器学习的算法,可以直接来学dl。
于是最近就开始搞这个了,教程加上matlab编程,就是完美啊。
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2014-08-05 00:40:58
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聚类: 是否可以将事物归为一个簇,完全取决于我们在考量它们之间相似性时所选择的特征参数。 聚类,就是将一个给定文档中的相似项目分成不同簇的过程,我们可以将这些簇看做一组簇内相似而簇间有别的项目的集合。 1、一个算法,将书组织在一起的方法 2、相似性和不相似性的概念 3、停止的条件 簇的中...
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2014-08-04 17:08:07
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我们来说一下另一个很流行的算法:Gaussian Mixture Model (GMM)。事实上,GMM 和 k-means 很像,不过 GMM 是学习出一些概率密度函数来(所以 GMM 除了用在 clustering 上之外,还经常被用于 density estimation ),简单地说,k-m...
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2014-08-04 16:57:17
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