从前，以后

摘要： 1、CNN，RNN和DNN https://www.zhihu.com/question/34681168 摘要： CNN神经元上下层之间是局部连接，通过卷积核作为中介，所有的卷积核在所有图像内是共享的（权值共享说明对于特征来说，不同位置可以使用同样的卷积核，说明在特征提取的过程中，在不同位置都可能 阅读全文

摘要： 基于快速搜索与寻找密度峰值的聚类（Alex Rodriguez and Alessandro Laio） 摘要：聚类分析目的是基于元素之间的相似度对其进行分类，应用范围从天文学到生物信息学、文献计量学到模式识别。我们提出一种方法，思想基于簇中心具有比其邻居更大密度的特点以及与更大密度点之间有一个相对 阅读全文

摘要： 决策树是一种基本的分类与回归方法，这里我们主要讨论用于分类的决策树，然后简要介绍随机森林。 阅读全文

摘要： 原创文章，禁止转载 科学、医疗实验和研究获取大量数据，渴望更有效的计算方法去组织和分析，当处理大量的有噪数据集，科学家经常使用一种计算方法寻找数据簇。Frey和Dueck提出一种新的方法找最优簇集合，他们的算法检测特殊数据点叫做exemplars，并且联系每一个点到exemplar，该exempla 阅读全文

摘要： 原创文章，禁止转载 例1，数据点聚类：AP应用到25个二维数据中，使用负平法误差作为相似度 聚类数目不用预先指定 AP的一个优点是聚类数目不用预先指定，而是在消息传递方法中慢慢浮现，取决于输入参考度（preference），这种自动模型的选择，基于先验指定每一个数据点有多合适作为exemplar。 阅读全文

摘要： Clustering by Passing Messages Between Data Points(Brendan J.Frey* and Delbert Dueck)译文与认识 原创文章，禁止转载 摘要：在处理感知信号和检测数据中的模式中，通过识具有代表性的例子进行数据聚类是十分重要的，这样的e 阅读全文

摘要： 希望自己能够坚持，认真努力，保持乐观，珍惜每一个当下！ 不知不觉研一已经过去一大半了，研究生和想像的不一样，但是生活本来就应该是这样的，充满了未知，因而无限可能，无限希望，无限幸运与幸福。总想找一个安稳平衡的状态，但是世界是运动的，是变化的，一味去害怕失去，一味去挣扎抓住，不仅仅局限了自己的眼界，而 阅读全文