摘要：
本节来自《pattern recognition and machine learning》第5章。接（PRML5-神经网络（1））5.5NN中的正则化 NN的输入层和输出层的单元个数都是按照数据集定义的，只有中间的隐藏层的单元个数是自由参数，通过最大似然求得一个最优值，防止出现欠拟合... 阅读全文
摘要：
来自书籍《Building Machine Learning Systems with Python 》 前两章觉得还是挺简单的，干货没有。下面来第三章，这一章主要是介绍文本处理方面，而且没有涉及到最新的word2vector方法等等（DL在NLP上的应用），本章节还是介绍词袋啊什么的，DL在NLP 阅读全文
摘要：
来自书籍《Building Machine Learning Systems with Python 》 本书主要在于如何实际的教用户来学习ml，其中简单的介绍了ml的原理，重点还是放在使用python和numpy、scipy、scikit-learn等包的使用上。通过简单的实例来讲解，还算是有趣。 阅读全文
摘要：
本节来自《pattern recognition and machine learning》第5章。五、神经网络 在本书的第3、4章分别是基于回归和分类的线性模型，都是通过将固定的基函数进行线性组合来处理。这些函数虽然分析和计算清晰，可是却受到维数灾难的困扰，当需要将模型用在大规模问题... 阅读全文
摘要：
本部分来自于《大规模并行处理器编程实战》第六章、第七章。打算不再看这本书了，准备看《programming massively parallel processors 2nd》，即它的第二版，第一版是09年的，第二版是13年的，虽说第二版可是里面涉及的是cuda4.0 和5.0，然而现在2015年7... 阅读全文
摘要：
本系列是根据《pattern recognition and machine learning》一书写的，算是读书笔记？算是吧。因为是从自己角度出发，所以其实很大程度上自己看得懂，估计别人看不懂，还望见谅。数学符号约定： 该书意在能够以最小的数学范围来解释整本书，不过在微积分、现代、概... 阅读全文
摘要：
自己根据Jordan大神的资料写的（算翻译？完全不记得了，这是半年前整理的，反正不记得了，如果大神有看到部分重合，那肯定是我借鉴了人家的，本来是一个群里的人大家兴致高说写DL的书(所以这一章并不是书的重点，只是为了引出DBN而已，所以才不需要PGM的大神参合)，我算负责这一章，这是初稿，也就是先和对... 阅读全文
摘要：
来自：http://zh.wikipedia.org/wiki/人工智能史#CITEREFBerlinski2000这篇是来自维基百科上面的人工智能史，将其大部分保留（真的是大部分，所以差不多没有原创的，只是改了下排版），然后自己塞了点东西（好少），算是个科普读物吧。人工智能史人工智能概述 ... 阅读全文
摘要：
本博文来自维基上的矩阵计算：https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus#Denominator-layout_notation之前会发现在有的求导上最后结果需要转置，而有的不需要，很困惑，然后才发现了这个维基上面的解释（这才是写该博文的主要价值，注意到... 阅读全文
摘要：
来自：http://www4.ncsu.edu/~pfackler/ 下面的《Notes on Matrix Calculus》，这是Paul l. Fackler 在2005年9月27日写的矩阵微积分笔记Notes on Matrix Calculus 矩阵微积分会涉及到对矩阵函数操作的规则... 阅读全文