
机器学习(machine learning)
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大浪淘沙1
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1.1介绍与多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting)
今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节1.1,介绍与多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting)转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2013/04/21/3034300.html Pattern Recognition转载 2013-09-13 19:58:16 · 7030 阅读 · 0 评论 -
1.2 Probability Theory 概率论(上)
今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)书,章节1.2,Probability Theory 概率论(上)原创书写,转载请注明出处http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2013/04/25/3041505.html 今天开始学Pattern Recognition an转载 2013-09-13 19:59:39 · 1583 阅读 · 0 评论 -
1.2 Probability Theory (下)
今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节1.2,Probability Theory (下)今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节1.2,Probability Theory (下)今天把1.2写完,这一节讲了很多重要的基础内容。1.2.转载 2013-09-13 20:00:54 · 957 阅读 · 0 评论 -
1.6 Information Theory信息论简介
今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节1.6,Information Theory信息论简介今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML),章节1.6,Information Theory信息论简介前面有朋友说写的东西太理论了,我想说我并不是在和很多其他转载 2013-09-13 20:01:38 · 1432 阅读 · 0 评论 -
2 概率分布
引言发现对概率论的基本概念理解不是很深入,导致看后面的东西时常有些莫名其妙的疑惑,回头来看看概率论与统计1. 累积分布函数(CDF – Cumulative distribution function 或直接就叫 distribution function) CDF其定义为FX(x)=P(X≤x) 正如统计学完全教程里说的,这转载 2013-09-13 20:50:53 · 1825 阅读 · 0 评论 -
5 神经网络(PRML)
之前我们讨论的模型是对于分类的回归模型,包含了线性组合的多个基础函数。但是他的应用范围有一定的限制。另外一个方法在于事先限定基础函数的个数并且使得他可自适应的,也就是说使得他的参数值在训练当中是可以发生变化的,其中最成功的模型是前向神经网络(feed-forward network),也称作多层认知模型(Multilayer perceptron)。1、前向网络函数在第三章和第四章原创 2013-11-03 14:52:37 · 3379 阅读 · 1 评论