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原创 非Root服务器环境下安装Python及远程jupyter
非Root服务器环境下安装Python及远程Jupyter文章目录非Root服务器环境下安装Python及远程Jupyter1、安装Python32、安装Jupyter3、安装tensorflow-gpu1、安装Python3前往python版本库找到需要的版本路径;通过wget命令下载Python包,我这里选择的是python-3.6.5;$ wget https://www....
2019-02-27 13:15:15 1267
原创 Chapter 09 Mixture Models and EM
Chapter 09 Mixture Models and EM本章《PRML》主要介绍的概念是期望最大化算法(Expectation Maximization Algorithm, EM),该方法主要用于含有隐变量(latent variable)的概率模型参数的极大似然估计。混合高斯模型即是利用EM算法进行的计算。文章目录Chapter 09 Mixture Models and EME...
2018-10-29 22:31:01 271
原创 PRML Chapter 08 Graphical Models
PRML Chapter 08 Graphical Models本章主要介绍了两种主流的概率图模型,概率图模型是一种将概率分布运用图进行表示的模型。通常一个图由节点集(nodes)和边集(edges)组成,在概率图模型(probabilistic graphical models)中,每个节点表示一个随机变量或一组随机变量,而节点之间的边表示变量之间的概率关系。这样的模型有几个有用的性质,...
2018-10-23 21:57:20 641
原创 PRML Chapter 07 Sparse Kernel Machines
PRML Chapter 07 Sparse Kernel Machines第六章提到的核函数和核方法,有一个显著的问题,即核函数k(xn,xm)k(x_n,x_m)k(xn,xm)必须对所有的数据点都进行求值,这对于训练阶段是不可接受的,对于预测阶段,同样也是不可以接受的。因此,我们可以考虑使用稀疏核机(Sparse kernel machines),这种方法的一个典型特征是训练得到的模型...
2018-10-18 11:37:22 285
原创 PRML Chapter 06 Kernel Methods
PRML Chapter 06 Kernel Methods文章目录PRML Chapter 06 Kernel MethodsIntroductionDual RepresentationsConstructing KernelsRadial Basis Function NetworksGaussian ProcessIntroduction核方法(kernel methods),与...
2018-10-17 16:56:35 198
原创 PRML Chapter 05 Neural Networks
PRML Chapter 05 Neural Networks《PRML》第三章和第四章提到的线性回归模型和线性分类模型,都采用了固定的基函数形式,这些模型具有一些有用的分析性质和计算性质,然而实际应用中往往会遇到维数灾难的问题,模型的复杂度往往会随着输入向量的维度DDD而增长,导致模型不再可用,因此,神经网络的提出即为解决这一问题。文章目录PRML Chapter 05 Neural Ne...
2018-10-09 11:14:56 208
原创 PRML Chapter 04 Linear Models for Classification
PRML Chapter 04 Linear Models for Classification本章的内容主要围绕在基础的线性分类模型上,从判别式模型(discriminative models)的角度介绍了最小平方和、Fisher判别式、感知机三种常用方法,以及logistic regression(虽然叫回归,但是是一种分类算法)等;从生成式模型(generative models)则主要...
2018-09-23 17:18:47 497
原创 PRML Chapter 03 Linear Models for Regression
PRML Chapter 03 Linear Models for Regression本章主要介绍了监督学习中的基本模型——线性回归模型,即对给定的DDD维输入,输出一个或者多个连续的目标变量ttt,如第一章介绍的多项式拟合模型即是一种简单的线性回归模型。PRML Chapter 03 Linear Models for RegressionLinear Basis Funct...
2018-09-15 16:07:50 472
原创 PRML Chapter 02 Probability Distributions
PRML Chapter 02 Probability Distributions本章的内容,主要是对概率论中概率分布的概念进行的扩展,介绍了常见的概率分布。概率分布的一个重要作用是通过仅有的几个参数对模型进行控制,进而完成对数据的描述。本章主要介绍的内容有,二项分布、多项分布、高斯分布、指数族、非参数方法等。PRML Chapter 02 Probability Distribu...
2018-09-02 15:33:35 402
原创 PRML Chapter 01 Introduction
PRML Chapter 01 Introduction最近油管上的Siraj Raval小哥发起了一个“100 Days of ML Code Challenge”的活动,在Gayhub上也得到了众多程序员的响应,因此,本系列将以PRML为Base,在100天内,由浅入深,从定义、公式推导到代码实现等几个方面以综述的形式对ML进行学习。 第一章PRML通过一些例子对机器学习与模式识别的...
2018-08-21 18:05:38 251
空空如也
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