AlexNet(Alex Krizhevsky,ILSVRC2012冠军)适合做图像分类。层自左向右、自上向下读取，关联层分为一组，高度、宽度减小，深度增加。深度增加减少网络计算量。 训练模型数据集 Stanford计算机视觉站点Stanford Dogs http://vision.stanfor ...
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2017-05-30 22:05:50
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Stanford NLP tools提供了处理中文的三个工具，分别是分词、Parser 具体参考： http://nlp.stanford.edu/software/parser-faq.shtml#o 1.中文分词 这个包比较大，运行时候需要的内存也多，因而如果用eclipse运行的时候需要修改虚 ...
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2017-05-29 14:37:38
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************************************** 注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结非常easy遗忘。依据课程加上自己对不明确问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包含线性回归、逻辑回 ...
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2017-05-23 13:10:35
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************************************** 注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结非常easy遗忘，依据课程加上自己对不明确问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包含线性回归、逻辑回 ...
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2017-05-23 10:13:51
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PCA(Principal Components Analysis)主成分分析法是一种常用的减小数据维度的算法。 能力有限在这里就不做过多的数学分析了，具体原理可参见http://ufldl.stanford.edu/tutorial/unsupervised/PCAWhitening/ 以及更具体 ...
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2017-05-22 17:52:23
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http://tinyos.stanford.edu/tinyos-wiki/index.php/TEPs TEPs TEPs, TinyOS Enhancement Proposals, document modifications to the core TinyOS structure and ...
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2017-05-21 23:25:04
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Stanford: 1. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition http://cs231n.stanford.edu/ 使用卷积神经网络进行视觉识别，卷积神经网络的入门资料。 2. CS229: Machine Le ...
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2017-05-21 16:03:00
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主要内容来自stanford Andrew Ng视频课程的总结。讲的非常好，还有相应的习题，课程能够在以下站点搜索到。 https://www.coursera.org/ 机器学习的目的是在训练数据的基础上得出一个模型，该模型对于给定的输入x。给出对应的输出y。用公式表示就是：y = h(x)。注意 ...
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2017-05-16 20:11:34
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使用Stanford Corenlp对中文进行词性标注 语言为Scala，使用的jar的版本是3.6.0，而且是手动添加jar包，使用sbt添加其他版本的时候出现了各种各样的问题 添加的jar包有5个 代码 词性标记 动词，形容词（4）：VA，VC，VE，VV 名词（3）：NR，NT，NN 定位（1 ...
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2017-05-14 00:51:35
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本讲义来源为NG教授的机器学习课程讲义，详见 http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php ...
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2017-05-05 17:21:09
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