随笔分类 - Brain-ML
Algorithm and CNN
摘要：Bayesian在识别领域的贡献，着实吸引人 阅读笔记 Gabor特征 (简介，另单独详述) 通过上面的分析，我们知道了，一个Gabor核能获取到图像某个频率邻域的响应情况，这个响应结果可以看做是图像的一个特征。 那么，我们如果用多个不同频率的Gabor核去获取图像在不同频率邻域的响应情况，最后就能
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摘要：博客内容取材于：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/24/2560261.html 参考资料： UFLDL wiki UFLDL Stanford 补充材料： 大数据分析的4个核心概念【最重要且常用的四个因素】 关于线性模型你可能还不
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摘要：《王川: 深度学习有多深?》 - 阅读笔记 深度学习与增强学习 增强学习 除了前述的"有监督学习"，生活中大多数问题是没有标准正确答案的.你的所作所为,偶尔会得到一些时而清晰, 时而模糊的反馈信号. 这就是"增强学习" (Reinforcement Learning) 要解决的问题。 "增强学习"的
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摘要：《王川: 深度学习有多深?》 - 阅读笔记 深度学习的革命 Hinton 教授在和记者的访谈中说, "我们会得到非常好的证据,最终学术界会改变观点. 也许那些和你争论的科学家永远不会回心转意, 但是年轻一代会, 这就是在深度学习领域正在发生的事. 传统的人工智能领域的老家伙们还是不信,但是年轻一代的
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摘要：《王川: 深度学习有多深?》 - 阅读笔记 深度学习的历史 “如果你是在machine learning学习初期接触此文，那么，你是幸运的” 王川: 深度学习有多深? 学了究竟有几分? （一至八） 人工智能研究的方向之一, 是以所谓 "专家系统" 为代表的, 用大量 "如果-就" (If - The
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摘要：李航，第十一章，条件随机场 参考：[PGM] Markov Networks 携代码：用 Python 通过马尔可夫随机场（MRF）与 Ising Model 进行二值图降噪【推荐！】 CRF：http://www.jianshu.com/p/55755fc649b1 概率无向图模型【基本性质】 团
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摘要：涉及的一些知识： 机器人的自我定位 Sequential Importance Sampling Ref: http://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/ParticleFilter.html Ref: http://blog.csdn.net/artista
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摘要：看上去不错的网站：http://iacs-courses.seas.harvard.edu/courses/am207/blog/lecture-18.html SciPy Cookbook：http://scipy-cookbook.readthedocs.io/items/KalmanFilte
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摘要：Warning The sklearn.hmm module has now been deprecated due to it no longer matching the scope and the API of the project. It is scheduled for removal
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摘要：Candidate Elimination Thanks for Sanketh Vedula. This is a good demo to understand candidate elimination algorithm that I have optimized based on this
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摘要：TF-IDF Algorithm From http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html 原理概述 "词频"（TF） 考虑“词”，分母也可以是“文章总词数”。 "逆文档频率"（Inverse Document Frequency，缩写为IDF）
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摘要：看上去不错的博文： 机器学习的经典算法一览 （一） 机器学习的经典算法一览 （二） 1.引言 正文将详细介绍传统机器学习算法，基本思想和用途。把问题解决思路和方法应用建议提前到这里的想法也很简单，希望能提前给大家一些小建议，对于某些容易出错的地方也先给大家打个预防针，这样在理解后续相应机器学习算法之
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摘要：Hi, Long time no see. Briefly, I plan to step into this new area, data analysis. In the past few years, I have tried Linux programming, device driver
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