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前言:本文主要是关于EM算法, 这是用来求解隐变量模型的算法, 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 Week2.

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前言:本文主要是关于机器学习中的贝叶斯思想的一些简单认识, 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 Week1.

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前言:最近读Léon Bottou的18年2月的文章Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning时,读到式(2.7)觉得怪怪的,于是特此将笔者看到过的有关VC bound的证明整理一下,分直观证明和理论证明去叙述:

  • 直观证明来自台湾大学林轩田的机器学习基石课程.
  • 理论证明来自Shai Shalve-Shwartz的UNDERSTANDING MACHINE LEARNIN[UML]一书.

p.s. 读本文需要读者至少知道VC维的含义, VC界的含义.

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前言:之前读过吴军博士的浪潮之巅,让我对各大IT企业有了一个了解,这次又买了吴博士的智能时代,特此记录我的一些读书笔记. ps:由于笔者从本科到研究生都在数学系,所以习惯用从定义到例子这样的方式去理解一个概念,定义内容主要参考了维基百科.

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前言:上中国大学MOOC上面的一门慕课(人工智能实践:Tensorflow笔记)时装了Ubuntu16.04,按照课程视屏方法顺利安装,特此开文记录使用中碰到的一些有意思的事.

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