场景： 创建一个Virtual Switch,支持VLAN，支持MAC-Learning
包含下面四个Port： P1, truck port P2, VLAN 20 P3, P4 VLAN 30 包含五个flow table: Table 0:
Admission control. Table 1...
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2014-06-09 22:30:54
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这段时间组里在有计划地学习书籍PRML （Pattern Recognition and
Machine Learning），前两天自己做了一个里面第三章linear regression的分享，这里把当时做的这个ppt分享给大家。
对于线性回归这一章，首先列一下我认为比较重要的几个问题（ppt ....
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2014-06-09 13:19:17
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这部分开始，我们将讨论 learning 相关的内容。PGM 为 frequentist 与
Bayesian 系的 model 提供了同一种语言，对前者来说 learning
就是确定一种对“未知但是却是常值”的参数的估计，使得某种“准则”得到满足；对后者来说参数不存在“估计”问题，参数由于成为了...
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2014-06-08 23:27:22
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作为 inference 部分的小结，我们这里对 machine learning 里面常见的三个
model 的 inference 问题进行整理，当然很幸运的是他们都存在 tractable 的算法是的我们避免了烦人的 approximate
inference。HMM常意所说的 HMM 是对离...
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2014-06-08 23:26:19
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有个比较有意思的想法是编码理论的反问题是 machine
learning，这也是这部分学习的一个收获。这个其实很奇怪，编码理论其实是有 ground truth
的，然后通过编码产生“冗余”，这样才能通过含有噪声的信道后仍然能够被正确的解码（比较好的是相关的理论上界和最优编码已经非常接近了），这个...
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2014-06-08 23:12:57
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前面结束了关于 learning 部分一些粗浅的讨论，我们大概明白了一些 learning 中
common sense/techniques。剩下的部分我们分为 causality 和 utility 两部分。Koller
的课程上面稍微涉及了一些后者的东西，不过觉得前者也挺有意思的，顺便了解一些...
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2014-06-08 22:59:36
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这部分我们讨论结构学习，也就是 graph 的边我们并不清楚。很自然我们可以用 fully
observed 数据来做，但是也可能碰到有 missing data 的情况。一般来说前者是比较常见的。就方法而言，我们有 constraint-based
structure learning 与 sco...
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2014-06-08 22:57:33
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这部分讨论在有数据缺失情况下的 learning
问题，这里仍然假定了图结构是已知的。首先需要讨论的是为什么会缺失，很多情况下缺失并不是“随机”的：有的缺失是人为的，那么某些情况下缺失的可以直接补上，而某些情况下我们需要使用额外的随机变量对缺失进行
modeling；有的缺失是随机的，有的是因为的确...
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2014-06-08 22:31:40
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最近几年，realtime的人脸动画开始风声水起，不少图形图像的研究者开始在这个领域不断的在顶级会议siggraph和期刊tog上面发文章。
随着kinect等廉价的三维数据采集设备的运用，以及其功能强大的人脸识别和动作识别的功能，极大的推动了人脸数据驱动电脑中3D模型
的表情表演和动作表演的可能。
下面是几个大牛的主页，其中有不少关于这方面的研究：
主要发起者：
li hao 在epf...
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2014-06-08 15:46:44
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Deep
Learning（深度学习）：ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：一ufldl的2个教程(这个没得说，入门绝对的好教程，Ng的，逻辑清晰有练习)：二Bengio团队的deep
learning教程，用的theano库，主要是rbm系列，搞pytho...
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2014-06-07 20:05:57
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