前言: 回顾2018, 为2019立flag

前言: 这篇博文记载了Ubuntu16.04下便捷安装tensorflow的方法.

前言: 本文主要讲了拉德马赫复杂度(Rademacher complexity), 主要参考了Understanding machine learning一书26章.

前言: 大部分人在聆听时并不是想理解对方, 而是为了做出回应------习惯五

前言: 本文主要是关于Latent Dirichlet Allocation模型, 这是一类能够从文档集合中挖掘出抽象主题的模型, 主要参考了Coursera上国立高等经济大学Advanced Machine Learning系列课程Course3: Bayesian Methods for Machine Learning Week3.

前言: 本文主要是关于期望传播, 这是一种用指数族分布去近似复杂目标分布的方法, 其本质上为变分推断逆过来, 主要参考了Thomas P Minka的博士论文A family of algorithms for approximate Bayesian inference、维基百科及PRML一书10.7节.

前言: 本文主要是关于拉普拉斯近似方法, 这是一种用来近似计算积分的方法, 主要参考了维基百科及PRML一书6.4节.

前言: 读PRML一书的6.4节, 对图6.4中高斯过程的采用不同核函数模拟实现非常好奇, 同时也惊叹于高斯过程看上是几乎处处连续的性质, 于是尝试用R去模拟高斯过程.

前言:本文主要是关于MCMC, 这是一类对概率进行采样的方法, 主要参考了Coursera上国立高等经济大学Advanced Machine Learning系列课程Course3: Bayesian Methods for Machine Learning Week4.

前言:本文主要是关于变分贝叶斯方法, 这是一类用简单分布去逼近目标分布的方法, 主要参考了Coursera上国立高等经济大学Advanced Machine Learning系列课程Course3: Bayesian Methods for Machine Learning Week3.