Preface 模式识别这个词，以前一直不懂是什么意思，直到今年初，才开始打算读这本广为推荐的书，初步了解到，它的大致意思是从数据中发现特征，规律，属于机器学习的一个分支。 在前言中，阐述了什么是模式识别之后，立刻就提到了贝叶斯方法，感觉贝叶斯方法在模式识别中有一个特别重要的位置。至于为什么，我现在还没体会到。 随后又提到了几个术语：approximate inference algorithms ...
2018-05-17 09:59 0 945 推荐指数：
原创书写，转载请注明出处http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2013/04/25/3041505.html 今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)书，章节1.2 ...
今天开始学Pattern Recognition and Machine Learning (PRML)，章节1.2，Probability Theory （下） 今天把1.2写完，这一节讲了很多重要的基础内容。 1.2.3 贝叶斯概率 这一节的上半部分，我们结合一个盒子-水果抽取的问题 ...
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1. ELM 是什么 ELM的个人理解： 单隐层的前馈人工神经网络，特别之处在于训练权值的算法: 在单隐层的前馈神经网络中，输入层到隐藏层的权值根据某种分布随机赋予，当我们有了输入层到隐藏层 ...
最近研究上了这个一个东西--极限学习机。 在很多问题中，我大多会碰到两个问题，一个是分类，另一个就是回归。简单来说，分类是给一串数打个标签，回归是把一串数变为一个数。 在这里我们需要处理的数据一般维度都比较高，在处理这两类问题时最简单的方法就是加权。使 ...
[comment]: # 我的Machine Learning学习之路 从2016年年初，开始用python写一个简单的爬虫，帮我收集一些数据。 6月份，开始学习Machine Learning的相关知识。 9月开始学习Spark和Scala。 现在想，整理一下思路。 先感谢下我的好友王峰给我 ...
这是Coursera上比较火的一门机器学习课程，主讲教师为Andrew Ng。在自己看神经网络的过程中也的确发现自己有基础不牢、一些基本概念没搞清楚的问题，因此想借这门课程来个查漏补缺。目前的计划是先看到神经网络结束，后面的就不一定看了。 当然，看的过程中还是要做笔记做作业的，否则看了也是 ...
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