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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 divergence， CD算法。
我们希望得到P(v)P(\textbf{v})分布下的样本，而我们有训...
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2015-04-26 00:04:25
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375
目前GitHub非常的火，无论是国内的还是国外的现在都在使用。抽空研究了一下这个东西的使用方法，并总结出来，虽然有一点晚，但是我觉得还是有需要了解和学习的地方。好了，进入主题，一步一步的去介绍，当然最容易的学习方法，当然是跟着github网站提供的步骤去学习。这里我也是针对这个内容来进行总结。1、g...
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2015-04-24 22:41:10
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适用场景：有隐变量的时候特别适用。 EM算法主要分为两个步骤：E步和M步。 输入：选择参数的初值theta，进行迭代。 E步： 每次迭代改变初值。定义Q函数。Q函数为迭代的期望值。 M步： 求使E步得到的Q函数最大的theta值。 最后，重复进行E步和M步。直到最终theta值变化较小...
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编程语言 时间：
2015-04-24 22:26:07
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1、入门简介简单的说，正则表达式是一种可以用于模式匹配和替换的强有力的工具。我们可以在几乎所有的基于UNIX系统的工具中找到正则表达式的身影，例如，vi编辑器，Perl或PHP脚本语言，以及awk或sed shell程序等。此外，象JavaScript这种客户端的脚本语言也提供了对正则表达式的支持。...
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Web程序 时间：
2015-04-24 18:12:02
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200
目前GitHub非常的火，无论是国内的还是国外的现在都在使用。抽空研究了一下这个东西的使用方法，并总结出来，虽然有一点晚，但是我觉得还是有需要了解和学习的地方。好了，进入主题，一步一步的去介绍，当然最容易的学习方法，当然是跟着github网站提供的步骤去学习。这里我也是针对这个内容来进行总结。1、g...
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2015-04-24 15:38:18
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在CSDN上的这一段日子，接触到了很多同行业的人，尤其是使用FFMPEG进行视音频编解码的人，有的已经是有多年经验的“大神”，有的是刚开始学习的初学者。在和大家探讨的过程中，我忽然发现了一个问题：在“大神”和初学者之间好像有一个不可逾越的鸿沟。“大神”们水平高超，探讨着深奥的问题；而初学者们还停留在...
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2015-04-23 17:22:30
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本篇重点讲一下RBM模型求解方法，其实用的依然是梯度上升方法，但是求解的方法需要用到随机采样的方法，常见的有：Gibbs Sampling和对比散度(contrastive divergence, CD)算法。
RBM...
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2015-04-23 00:04:29
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Logistic regression （逻辑回归）是当前业界比较常用的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能性，以及某广告被用户点击的可能性等。（注意这里是：“可能性”，而非数学上的“概率”，logisitc回归的结果并非数学定义中的概率值，...
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2015-04-20 20:50:07
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特征集分析
数据集为letter-recognition.data，一共为20000条数据，以逗号分隔，数据实例如下所示，第一列为字母标记，剩下的为不同的特征。
T,2,8,3,5,1,8,13,0,6,6,10,8,0,8,0,8
学习方法
1、读入数据，并去除分隔号2、将数据第一列作为标记，剩下的为训练数据3、初始化分类器并利用训练数据进行训练4、利用测试数据验证准确率...
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编程语言 时间：
2015-04-20 15:01:11
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427
