摘要：
一、随机场定义http://zh.wikipedia.org/zh-cn/随机场随机场（Random field）定义如下：在概率论中, 由样本空间Ω = {0, 1, …,G−1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S= {X1, …,Xn}。若对所有的ω∈Ω下式均成立，则称π为一个随机场。π(ω) ... 阅读全文
摘要：
D-Separation(D分离)-PRML-8.22-Graphical Model五18by小军一、引言在贝叶斯网络的学习过程中，经常会遇到（D-Separation）D-分离这个概念，D-分离是寻找网络节点之间的条件独立性的一种方法或者说一种问题的简化处理的技巧。采用D-分离技术，在用贝叶斯网... 阅读全文
摘要：
CVPR 2013 关于图像/场景分类(classification)的文章paper list八14by小军这个搜罗了cvpr2013有关于classification的相关文章，自己得mark下来好好看看，好快啊，都快研二了，但是还是一点头绪都没！好好看看，争取每篇文章写点思想。Oral:1、R... 阅读全文
摘要：
Traditionally, many classification problems try to solve the two or multi-class situation. The goal of the machine learning application is to distingu... 阅读全文
摘要：
SVM(support vector machine)，被认为是“off-the-shelf”最好的监督机器学习算法之一，甚至很多人认为可以把“之一”去掉。SVM有着天然的intuition，大量的数学推导和优雅的解形式(有了大量的数学推导，自然就容易发paper啦)。实际上SVM在工业界也有着广... 阅读全文
摘要：
转自人人网在过去的一年中，我一直在数学的海洋中游荡，research进展不多，对于数学世界的阅历算是有了一些长进。为什么要深入数学的世界作为计算机的学生，我没有任何企图要成为一个数学家。我学习数学的目的，是要 想爬上巨人的肩膀，希望站在更高的高度，能把我自己研究的东西看得更深广一些。说起来，我在刚来... 阅读全文
摘要：
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接... 阅读全文
摘要：
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接... 阅读全文
摘要：
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录... 阅读全文
摘要：
机器学习算法中经常碰到非线性优化问题，如 Sparse Filtering 算法，其主要工作在于求解一个非线性极小化问题。在具体实现中，大多调用的是成熟的软件包做支撑，其中最常用的一个算法是 L-BFGS。为了解这个算法的数学机理，这几天做了一些调研，现把学习过程中理解的一些东西整理出来。目录链接(... 阅读全文