随笔分类 -  数据挖掘

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概率图模型基础 - 贝叶斯网络参数学习 - 非参模型
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对归纳-演绎的理解
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【总结】懂了系列 - 条件随机场 - 概率无向图模型 - 马尔可夫随机场 - 马尔可夫性
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【面试】知乎上一些比较好的专题 - 机器学习面试方向
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【AI面试】机器学习面试的一些常见问题 和 刷题网站
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【公司内部学习资料】大数据分析相关
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【深度学习-非常非常好，重点看】这一篇文章真的非常非常好，整理了深度学习面试的题目
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机器学习几种方法的一些总结
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【好】通汇贯通了 - 牛顿法 - 觉得这一篇讲的很棒，👍 - 拟牛顿法 BFGS 正定矩阵
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正态分布的前世今生 - 学习笔记 - 中心极限定理 - 泊松分布
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正则L1 L2 和 分布 先验的关系 - L1 优缺点
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牛顿法的学习 - 与梯度下降的对比分析 - 拟牛顿法 - 共轭梯度法 - 有一些没懂的，后面再看
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概率分布和概率密度
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各种熵和关系
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两种loss在不同网络结构下的分析 - loss和误差后传的分析
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【VGG 迁移学习 tensorflow】今天利用VGG-16做了图片的迁移学习，本来想看相似度的，发现效果还行，要继续优化
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posted @ 2018-03-13 21:18 blcblc 阅读(1) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Adaboost学习 - 原理方法 - 优缺点 - 推导过程 - 泰勒展开
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Maxout网络的学习
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随机森林学习笔记，sklearn代码，pandas画表格，各种机器学习方法的对比
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Xgboost学习笔记 - from tianqi ppt
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