参考：https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf 1.使用 对于图像来说，最简单的使用该库的方法是使用DenseCRF2D类： 2.一元势 Unary potential 你可以使用下面的方法设置固定的一元势 一元势即网络预测 ...

推断（Inference），就是深度学习把从训练中学习到的能力应用到工作中去。 精心调整权值之后的神经网络基本上就是个笨重、巨大的数据库。为了充分利用训练的结果，完成现实社会的任务，我们需要的是一个能够保留学习到的能力，还能迅速应用到前所未见的数据上的，响应迅速 ...

最近在看统计推断的时候发现一本好书，《Computer age statistical inference》（中译大致是《计算机时代的统计推断》），作者是Bradley Efron 和 Trevor Hastie。统计界大牛，书的电子版作者免费放到了网上，《Computer age ...

元学习——Meta-Amortized Variational Inference and Learning 作者：凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 这篇博客是论文“Meta-Amortized Variational ...

　　在前三周的作业中，我构造了概率图模型并调用第三方的求解器对器进行了求解，最终获得了每个随机变量的分布（有向图），最大后验分布（双向图）。本周作业的主要内容就是自行编写概率图模型的求解器。实际上，从 ...

一开始对于机器学习，主要是有监督学习，我的看法是： 假定一个算法模型，然后它有一些超参数，通过喂多组数据，每次喂数据后计算一下这些超参数。最后，数据喂完了，参数取值也就得到了。这组参数取值+这个算法，就是模型文件，后续能够用来预测，也就是直接用这个算法+这个参数取值的组合，能投入实际使用，做分类 ...

本章节主要说的迁移学习的事情，迁移学习简单来说：举个例子，新产品上线，建模使用其他产品和少量新产品的数据建模，不码字，具体百度吧。 全部代码： View Code 感觉迁移学习，很多公司不采用，比较难办 一、数据准备 主要是划分目标域，源域，oot样本 ...

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