240 發(fā)簡信
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  • SVM

    看到一個介紹SVM的blog均驶,寫的真的太好了锌雀,記錄一下: 「14」支持向量機(jī)——我話說完抵知,誰支持胳喷?誰反對述雾?_Machine Learning with Turing's Ca...

  • 貝葉斯公式

    2021/5/14 今天晚上回顧貝葉斯公式奶卓,看了b站上的視頻 BV19V411o7Pu评甜,感覺有了更新的認(rèn)識活尊,越發(fā)感覺這是一個十分深刻的公式隶校,同時對概率論也有了新的思考,感覺數(shù)...

  • 先驗(yàn)概率蛹锰、后驗(yàn)概率與似然估計(jì)

    轉(zhuǎn)載自:先驗(yàn)分布深胳、后驗(yàn)分布、似然估計(jì)這幾個概念是什么意思铜犬,它們之間的關(guān)系是什么舞终? - 知乎[https://www.zhihu.com/question/24261751/a...

  • 全概率公式與貝葉斯公式

    條件概率 條件概率公式: 全概率公式 上圖中,紅色部分是事件A癣猾,綠色部分是事件A'敛劝,它們共同構(gòu)成了樣本空間S。 在這種情況下纷宇,事件B可以劃分成兩個部分夸盟。即: 所以, 由此我們...

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    批標(biāo)準(zhǔn)化(batch normalization)

    今天學(xué)習(xí)李宏毅老師的機(jī)器學(xué)習(xí)課程的batch normalization部分像捶,有點(diǎn)囫圇吞棗上陕,寫個blog記錄一下吧。 參考自:深度學(xué)習(xí)—BN的理解(一) - 深度機(jī)器學(xué)習(xí) -...

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    標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化

    一拓春、標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化 定義 歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化經(jīng)常被搞混释簿,程度還比較嚴(yán)重,非常干擾大家的理解硼莽。為了方便后續(xù)的討論庶溶,必須先明確二者的定義。 歸一化 就是將訓(xùn)練集中某一列數(shù)值特征(假設(shè)...

  • 幾種常用最優(yōu)化方法

    學(xué)習(xí)和工作中遇到的大多問題都可以建模成一種最優(yōu)化模型進(jìn)行求解,比如我們現(xiàn)在學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法渐尿,大部分的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的本質(zhì)都是建立優(yōu)化模型醉途,通過最優(yōu)化方法對目標(biāo)函數(shù)(或損失函數(shù)...

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