摘要： 参考： 从最大似然到EM算法浅解 （EM算法）The EM Algorithm EM算法的九层境界：Hinton和Jordan理解的EM算法 在EM算法的证明中，其实比较好理解，总结如下： 从最大似然估计出发 > 将隐变量暴露出来，写出累加/积分的 形式 > 引入Q(z),表示隐变量z的概率密度函数 阅读全文

摘要： 最近的机器学习这一块一直卡在概率机器学习上，尤其是CRF上，有点浮，先将学习到的好好总结一下。 一、EM算法的基础和贝叶斯基础 1）EM算法的基本原理和推导 2）EM算法的基本应用，k-means和高斯混合模型 二、隐马可夫和条件随机场 1）隐马（HMM）的基于原理和对应的三个问题及其解法 2）最大 阅读全文

摘要： 一、用LSTM单层的网络来做分类的问题 用lstm对mnist的数据集进行分类 1 #!/usr/bin/python 2 # -*- coding: UTF-8 -*- 3 import tensorflow as tf 4 from tensorflow.examples.tutorials.m 阅读全文

摘要： 推荐系统理论及实战 https://www.jianshu.com/nb/21403842 附; 个人的理解和实战： 阅读全文

摘要： 数据SQL CASE 表达式是一种通用的条件表达式，类似于其它语言中的 if/else 语句。 CASE WHEN condition THEN result WHEN condition THEN result ............. [WHEN ...] [ELSE result] END 阅读全文

摘要： 知其然，知其所以然 你还很年轻，将来会遇到许多人，经历很多事，也会失去很多，但无论如何，有两种东西，你绝不能丢弃，一个叫良心，另一个叫理想。 To the time to life,rather than to life in time 阅读全文

摘要： （1）理论部分： （2）习题： 最长公共子串： 1 package month7.dp; 2 3 //https://www.nowcoder.com/questionTerminal/181a1a71c7574266ad07f9739f791506 4 public class 最长公共子串 { 阅读全文

摘要： BP算法的分析 阅读全文

摘要： 零基础入门深度学习(1) - 感知器 零基础入门深度学习(2) - 线性单元和梯度下降 零基础入门深度学习(3) - 神经网络和反向传播算法 零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络 零基础入门深度学习(5) - 循环神经网络 零基础入门深度学习(6) - 长短时记忆网络(LSTM) 零基础入门深 阅读全文

摘要： 1）什么是用户兴趣？ 指用户在使用某APP时，所表现的行为倾向性，APP会根据用户的一系列行为表现来确实用户的兴趣。 2）兴趣模型的分类 按时间：长期兴趣，短期兴趣；长期兴趣指不容易随着时间而变化的兴趣，相对稳定；短期兴趣指变化比较频繁的兴趣。 按表现：显式的兴趣；隐式的兴趣；显式兴趣指用户能显式并 阅读全文