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RSS订阅转载 UFLDL 教程学习笔记（一）神经网络
UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性，学习起来，让人有种酣畅淋漓的感觉。邓侃博士于今年 2 月 20 日起，在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译，并于 4 月 8 日全部完成，非常感谢所有参与者的辛勤
2014-03-11 10:25:26
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转载 UFLDL 教程学习笔记（三）自编码与稀疏性
UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性，学习起来，让人有种酣畅淋漓的感觉。邓侃博士于今年 2 月 20 日起，在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译，并于 4 月 8 日全部完成，非常感谢所有参与者的辛勤
2014-03-11 10:23:46
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转载 UFLDL 教程学习笔记（二）反向传导算法
UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性，学习起来，让人有种酣畅淋漓的感觉。邓侃博士于今年 2 月 20 日起，在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译，并于 4 月 8 日全部完成，非常感谢所有参与者的辛勤
2014-03-11 10:21:55
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转载 UFLDL 教程学习笔记（四）主成分分析
UFLDL（Unsupervised Feature Learning and Deep Learning）Tutorial 是由 Stanford 大学的 Andrew Ng 教授及其团队编写的一套教程，内容深入浅出，有很强的实用性，学习起来，让人有种酣畅淋漓的感觉。邓侃博士于今年 2 月 20 日起，在新浪微博上召集志愿者对该教程进行翻译，并于 4 月 8 日全部完成，非常感谢所有参与者的辛勤
2014-03-11 10:20:11
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转载 关于协方差矩阵的理解
在《主成分分析》中，我们用到了协方差矩阵，但当时并没有对其进行深入的讨论。为此，本文将针对协方差矩阵做一个详细的介绍，其中包括协方差矩阵的定义、数学背景与意义以及计算公式的推导。若需要本文完整的 PDF 文档，请点击《协方差矩阵详谈》进行下载！作者: peghoty 出处: http://blog.youkuaiyun.com/itplu
2014-03-11 10:17:17
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转载 Matlab在训练神经网络时既未达到迭代次数也未达到优化目标，但是突然停止
加入如下参数，取消validation check功能 net.divideFcn = ''但是这个方法对于网络的训练精度提高和输出的逼近程度没有显著改善问：求助:有人懂validation check吗我在训练BP网络时，nntraintool 的界面上提示说validation stop.而且它的validation check自动显示的是6，而训练目标没有达到，训练就结
2014-01-09 22:30:04
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转载 【语料库】语料库资源汇总
国内可用免费语料库（凡没有标注不可用的链接均可用）(一) 国家语委1国家语委现代汉语语料库http://www.cncorpus.org/现代汉语通用平衡语料库现在重新开放网络查询了。重开后的在线检索速度更快，功能更强，同时提供检索结果下载。现代汉语语料库在线提供免费检索的语料约2000万字，为分词和词性标注语料。2古代汉语语料库http://www.cncorpu
2013-12-19 08:52:27
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转载 马尔科夫随机场
在机器视觉领域，一个图像分析问题通常被定义为建模问题，图像分析的过程就是从计算的观点来求解模型的过程。一个模型除了可以表达成图形的形式外，通常使用一个目标函数来表示，因此建模的过程就是定义目标函数的过程，模型求解的过程也就是利用各种优化工具或者知识来解目标函数的过程。之所以需要使用各种优化工具，是因为在处理过程中存在着各种各样的不确定性，使用优化工具可以比较客观真实的模拟模型解。
2013-12-18 21:07:23
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转载 MatLab2012b/MatLab2013b 分类器大全(svm,knn,随机森林等)
train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrv
2013-12-18 10:12:10
1770
ICML 2014 机器学习国际会议论文集
2014-07-23
空空如也
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