superyang198608的专栏

https://medium.com/@i.oleks/where-to-find-the-latest-machine-learning-papers-f6633168629

FeatureMap大小计算公式：No Padding：长=（Input长-过滤器长+1）/步长，上取整宽=（Input宽-过滤器宽+1）/步长，上取整Padding：长=Input长/步长，上取整宽=Input宽/步长，上取整Input：224x224x3=150528CNN1: 96个11113的卷积核，步长为4，节点数量为：5555482=290400参数数量：11113...

1 生成式模型朴素贝叶斯K近邻(KNN)混合高斯模型（Mixtures of Gaussians）隐马尔科夫模型(HMM)贝叶斯网络Sigmoid Belief Networks马尔科夫随机场(Markov Random Fields)深度信念网络(DBN)2 判别式模型线性回归(Linear Regression)线性判别分析（Linear Discriminat Anal...

回归算法普通最小二乘回归（OLSR）；线性回归；Logistic回归；逐步回归；多元自适应回归样条（MARS）；局部估计的散点图平滑（LOESS）；基于实例的算法k-最近邻（kNN）；学习矢量量化（LVQ）；自组织特征映射（SOM）；本地加权学习（LWL）；正则化算法岭回归；最小绝对收缩和选择算子（LASSO）；弹性网回归；最小角回归（LARS）；决策...

        纪念一下自己的第一个AI小程序，就跟用C++写下的第一个“Hello word”一样的激动。看了一段时间机器学习的理论知识，很多算法的数学推到确实一头雾水。但是鉴于研究生期间学习过《模式识别》以及做过掌纹识别的论文，对于学习AI除了数学推导部分，倒也容易上手。现在时常想，上学时的掌纹识别程序，完全可以用卷积神经网络再重新实现一遍。       学习AI需要付出的时间还是巨大的，...