徐亦达《机器学习》

最新推荐文章于 2024-11-12 16:50:59 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/2008nmj/p/9964454.html
悉尼科大徐亦达老师的概率机器学习视频课件.zip\悉尼科大徐亦达老师的概率机器学习视频课件
02-01
悉尼科大徐亦达老师的概率机器学习视频课件.zip\悉尼科大徐亦达老师的概率机器学习视频课件，内容有MCMC、HMM、卡尔曼滤波和粒子滤波等
徐亦达老师中科大的机器学习教学讲义ppt.zip
05-30
徐亦达老师暑期在中科大的机器学习课程的讲义的ppt，里面对于Bayes这块讲的比较细致
学习笔记：徐亦达机器学习：Kalman Filter 卡尔曼滤波——后续推导及代码分析
lingyu666hapy的专栏
01-11 2260
在开始这个博客之前，首先要感谢一下徐老师。该博客是在观看视频https://www.bilibili.com/video/av24225243/?p=1之后，自己的读书笔记。 言归正传，该博文里面的所有符号体系都是徐老师所用的符号，在此记录一下徐老师最后留下的作业，并且根据徐老师给出的demo，结合kalman的推导进行简单的分析。 先从t-1时刻update开始有：给定时间[1, t-1]的...
EM算法(徐亦达)笔记
aihuo4431的博客
11-16 402
转载于:https://www.cnblogs.com/ioveNature/p/9971677.html
徐亦达老师 机器学习
jueshu的博客
10-25 710
https://www.uts.edu.au/staff/yida.xu http://i.youku.com/u/UMzIzNDgxNTg5Ng== https://github.com/roboticcam/machine-learning-notes https://space.bilibili.com/327617676
机器学习全套资料吴恩达，徐亦达，台大-林轩田视频
03-21
内含有吴恩达，徐亦达，台大-林轩田视频机器学习视频，自己整理
徐亦达 概率模型学习 ： gmm
_
03-21 1252
单高斯分布 MLE MLE : max log_likelihood estimator posterior 正比例于 likelihood * prior p(θ∣x)∝p(x∣θ)∗p(θ)p(\theta | x) \propto p(x|\theta) * p(\theta)p(θ∣x)∝p(x∣θ)∗p(θ) 参数θ的后验分布∝参数θ表示的x分布上已知样本有多大概率∗参数θ的分布参数\theta的后验分布 \propto 参数\theta表示的x分布上已知样本有多大概率 * 参数\theta的.
徐亦达 概率模型学习 ： hmm
_
03-24 280
引出： 条件概率 理解为 一对应无限 的函数 上的一个自变量点的情况 p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)是有多种解释的 或者 是隐含了具体应用情况的， 以下将条件概率分布p(x∣y)p(x|y)p(x∣y)解释为 以一　对应　无穷 的函数 且 给任意某一对(x,y)一个数值来描述其可能性(该可能性即概率，该可能性实际上是描述该x对应到该y却不对应到其他y的程度)： 函数映射一般是单射或有限射, y=f(x) : 一个x只能对应有限个y，这才是函数（一个x对应多个y 可以用分段函数来表达， 但是
李航/徐亦达 统计学习方法第九章EM算法及其推广总结和习题答案
李滚滚的博客
02-23 5150
强烈推荐徐亦达老师关于EM算法的讲解视频，本文根据徐老师和李航老师统计学习方法整理，由于公式推导太多，笔记为手写。其中包含混合高斯模型的理解，形象化解释，以及习题链接。 习题 习题9.1和9.3 习题9.4 ...
吴恩达徐亦达林轩田机器学习全套视频资料集
标题：“机器学习全套资料吴恩达，徐亦达，台大-林轩田视频” 1. 机器学习的概念与发展： 机器学习是人工智能的一个重要分支，它使计算机能够从数据中学习并改进。随着大数据时代的到来，机器学习技术已经应用于...
徐亦达老师的机器学习、概率论方面的视频、讲义
ajiaihuiaaa的博客
06-20 857
https://github.com/roboticcam/machine-learning-notes/blob/master/README.md
徐亦达老师机器学习课程
zyhebei2的博客
02-26 8012
欢迎大家学习悉尼科技大学徐亦达老师的机器学习课程，视频链接：http://i.youku.com/u/UMzIzNDgxNTg5Ng==课件链接：https://github.com/roboticcam/machine-learning-notes
卡尔曼滤波器（哔哩哔哩徐亦达）
ggg123455的博客
06-23 691
1、尖帽子,表示是估计量而不是真实量。 2、从下面公式可以大概得出高斯噪声的方差和d级别差不多。 TDOA文献中的公式3、卡尔曼滤波器主要记住五个公式： 4、卡尔曼滤波器的应用：包括机器人导航，控制，传感器数据融合甚至在军事方面的雷达系统以及导弹追踪等等。近年来更被应用于计算机图像处理，例如头脸识别，图像分割，图像边缘检测等等。 添加几个关于卡尔曼滤波器视频：哔哩哔哩徐亦达和另...
首发：徐亦达老师的机器学习课件及下载（中文目录）
fengdu78的博客
11-15 1526
徐亦达教授在github公布了他的历年机器学习相关课件、视频，黄海广博士协助徐亦达老师对课件目录进行翻译和整理，并提供下载。徐亦达老师简介徐亦达，现任悉尼科技大学教授，UTS全球数据技术...
首发：徐亦达团队新论文推荐(ECCV2020)：端到端多人多视角3d动态匹配网络
fengdu78的博客
07-27 763
徐亦达团队在ECCV2020上发表了一篇机器学习论文End-to-end Dynamic Matching Network for Multi-view Multi-person 3d ...
首发：徐亦达教授团队最新发表的两篇机器学习论文
fengdu78的博客
12-09 1364
徐亦达团队在 Asian Conference on Machine Learning 的发表了两篇机器学习论文，本人得到徐老师授权在本站发布论文。论文 1：Realistic Imag...
徐亦达教授中科大机器学习讲义精要
最新发布
weixin_34725745的博客
11-12 479
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：这份教学讲义由机器学习专家徐亦达教授编写，深入阐释了机器学习的核心原理以及贝叶斯校准技术。讲义系统地覆盖了机器学习的多种学习方式，并详细介绍了贝叶斯校准方法及其在实际中的应用。通过理论与实例相结合的方式，本讲义旨在帮助学生和研究者深入理解并掌握机器学习的高级技术。 1. 机器学习基础和学习方式 机器学习作为人工智能的一...
【资源】首发：徐亦达老师的机器学习课件及下载（中文目录）
fengdu78的博客
09-03 1840
徐亦达教授在github公布了他的历年机器学习相关课件、视频，黄海广博士协助徐亦达老师对课件目录进行翻译和整理，并提供下载。徐亦达老师简介徐亦达，现任悉尼科技大学教授，UTS全球数据技术...
机器学习资料与攻略超强整理吐血推荐（二）
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02-22 1万+
本文将介绍关于机器学习的理论与工具方面的各种王牌资料。既有教你如何利用工具（R, Python, Matlab, WEKA）进行机器学习实践的资料，也有教你如何攻关克难，打通理论脉络的经典图书，同时还推荐了各种免费的在线课程资源和博客资源，绝对良心推荐，绝对不可错过
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