徐亦达老师github

最新推荐文章于 2024-11-12 16:50:59 发布
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#徐亦达老师github

博客提供了徐亦达老师的GitHub链接，为https://github.com/roboticcam ，方便获取相关资源。
zouxiaolv
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徐亦达 概率模型学习 ： gmm
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03-21 1274
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
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03-24 298
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
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
【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 1872
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...
徐亦达老师中科大的教学讲义ppt.rar
06-20
徐亦达老师中科大的教学讲义ppt 包含bayesian calibration等
徐亦达老师-机器学习教学视频共76集（下载自优酷）
weixin_34129696的博客
10-26 628
链接：http://pan.baidu.com/s/1bpNzqSB 密码：naqe 徐老师主页：http://www-staff.it.uts.edu.au/~ydxu/ 转载于:https://www.cnblogs.com/zhangliustc/p/5998836.html
徐亦达教授中科大机器学习讲义精要
weixin_34725745的博客
11-12 553
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...
GITHUB镜像网站表
08-14
表格中的几个网站是github的同步镜像网站，均从网络搜集。下面是镜像网站的优点： 一：速度快，能节省打开github网页的时间和下载程序资源的时间。 二：同步性高，提供几乎和github官网一样的内容。 三：部分网站已...
Github-Monitor：Github敏感信息泄漏监控器（Github信息泄漏监控系统）
02-06
VIPKID GITHUB显示器 GITHUB MONITOR是vipkid安全研发团队打造的用于监控Github代码仓库的系统。通过该系统可以及时发现企业内部代码位置，从而降低由代码导致的一系列安全风险。用户仅需通过简单的任务配置，即可...
教育技术：基于GitHub开源项目的国家智慧教育平台电子课本下载指南
最新发布
05-20
适合人群：中小学教师、学生及其家长，以及其他对数字化学习资源感兴趣的用户。; 使用场景及目标：①为用户提供便捷的电子教材下载途径，提升学习效率；②确保用户能够在合理合法的前提下获取高质量的学习资料；③...
github-dorks：通过github搜索找到泄露的秘密
02-03
Github Dorks 是一个非常强大且有用的功能，可用于在存储库中搜索敏感数据。 Github服务对象的集合可以揭示敏感的个人和/或组织信息，例如私钥，凭据，身份验证令牌等。此列表应该用于评估系统的安全性和进行笔测试...
github加速插件，解决打不开github
04-26
github加速插件，解决打不开github
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
卡尔曼滤波学习笔记
01-11
在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。
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
徐亦达老师 机器学习
jueshu的博客
10-25 729
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
Dirichlet Process (徐亦达老师)狄利克雷过程
ResumeProject的博客
12-31 2619
混合高斯模型（Mixture of Gaussians，简称GMM）是一种概率模型，用于对复杂的数据分布进行建模。它是由多个高斯分布组合而成的混合模型，每个高斯分布（称为组件）对应数据的一个子群体。混合高斯模型的概率密度函数可以表示为多个高斯分布的线性组合，即每个分布乘以一个相应的权重。Pxi1∑K​πi​⋅Nx∣μi​Σi​其中，K是高斯分布的数量，πi​是对应于第 i 个高斯分布的权重，Nx∣μi​Σi​。
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 1591
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...
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 5172
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 ...
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