01 2018 档案
摘要：①EM算法： http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html 李航 《统计学习方法》9.1节 ②混合高斯模型（GMM）： http://blog.pluskid.org/?p=39 （前面片段+后面matlab代码+c
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摘要：参数估计：最大似然、贝叶斯与最大后验 为什么会有参数估计呢？这要源于我们对所研究问题的简化和假设。我们在看待一个问题的时候，经常会使用一些我们所熟知的经典的模型去简化问题，就像我们看一个房子，我们想到是不是可以把它看成是方形一样。如果我们已经知道这个房子是三间平房，那么大体上我们就可以用长方体去描述
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摘要：安装条件：win10+anaconda3+tf-gpu+pytorch 安装完tf-gpu后，安装pytorch。 pytorch采用conda安装：见 https://ptorch.com/news/72.html 安装 torchvision， 见 https://github.com/pyto
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摘要：Basic Conception: 感受野（Reception Field） 权值共享（shared weights） 池化，即降采样（sub-Sampling） 卷积核（kernel，filter） 特征图（feature map）卷积核数量=feature map数量
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摘要：①BP神经网络： 参考：李宏毅 slides DNN backprop.pdf ②优化： 1. mini-batch: 小批量梯度下降 2. 设置 validuation data：调节超参数 3. activation function: Relu， leakly Relu， PRelu，maxo
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