黑崎一护的专栏

原创 6.2 最大熵模型

6.2 Maximum Entropy Model最大熵原理学习的目的就是在可能的模型中选择最优模型。最大熵原理何许人也？它是概率模型的学习准则，就是选择一系列符合当下条件的概率模型的依据，这个准则就是熵最大的模型就是好模型。熵是信息大小的一个度量，MIT还有专门一门课信息与熵。离散随机变量XX的熵是 H(P)=∑xP(x)logP(x)H(P)=\sum_x{P(x)\log P(x)} 当随

原创 6.1 Logistic regression

Logistic regression

原创 欢迎使用CSDN-markdown编辑器

欢迎使用Markdown编辑器写博客本Markdown编辑器使用StackEdit修改而来，用它写博客，将会带来全新的体验哦：Markdown和扩展Markdown简洁的语法代码块高亮图片链接和图片上传LaTex数学公式UML序列图和流程图离线写博客导入导出Markdown文件丰富的快捷键快捷键加粗 Ctrl + B 斜体 Ctrl + I 引用 Ctrl

原创 Adversarial Machine Learning（intro）

Adversarial Machine Learning无意从一位老师的主页上看到了adversarial machine learning该老师Benjamin Rubinstein（墨尔本大学）的个人主页http://www.bipr.net/ 传统的统计机器学习（人工只能，数据挖掘，机器学习和统计）被成功的应用与很多产品中，并加强了大数据（数据科学和分析）的产业化趋势

原创 TL和DL结合论文整理（不断更新中）

1，Mesnil G, Rifai S, Bordes A, et al. Unsupervised Learning of Semantics of Object Detections for Scene Categorization[M]//Pattern Recognition Applications and Methods. Springer International Publ

转载 美团推荐算法实践：机器学习重排序模型成亮点

前言推荐系统并不是新鲜的事物，在很久之前就存在，但是推荐系统真正进入人们的视野，并且作为一个重要的模块存在于各个互联网公司，还是近几年的事情。随着互联网的深入发展，越来越多的信息在互联网上传播，产生了严重的信息过载。如果不采用一定的手段，用户很难从如此多的信息流中找到对自己有价值的信息。解决信息过载有几种手段：一种是搜索，当用户有了明确的信息需求意图后，将意图转换为几个简短

原创 Transferring Rich Feature Hierarchies for Robust Visual Tracking

本文是15年投CVPR的，录取结果应该还没有下来  不管有没有录取，是把TL（transfer learning）和DL（deep learning）结合起来的近期论文，值得看可以这么说，CNN在图像领域是无缝不钻（笔者曾经是弄biologically-motivated feature，真是要想哭啊，怎么manually design特征，都赶不上CNN学习到的强大特征，当然CNN也

原创 （Andrew NG）The Importance of Encoding Versus Training with Sparse Coding and Vector Quantization

笔者近日打算阅读完Andrew NG 和 Hinton的所有论文Andrew NG的第一篇The Importance of Encoding Versus Training with Sparse Coding and Vector QuantizationCoates A, Ng A Y. The importance of encoding versus training

原创 CNN原理和代码解读【未完待续】

CNN 原理和代码解读原理参见论文Notes on Convolutional Neural Networks代码来自githup的Deep Learning的toolbox，(一)卷积和pooling包含了卷积，求和，加入偏置，经过非线性激励函数等过程上图说明了获得一个输出maps的过程。蓝色的maps是输入；绿色的maps，是卷积后的结果；黄色的maps

原创 struct 结构数组

Struct结构数组和数值数组一样，是Matlab支持的一种数据类型。有两种定义方式，直接引用方式和struct函数（一）直接引用定义方式Matlab中变量不需要事先申明，对struct也是如此。结构数组可以直接引用，并还可以动态扩充。Struct包含字段和字段中的元素，比如>>x(1).real=0;x(2).real=1;xx= 1x2struct array with

原创 理解BP算法-（公式受虐狂，请近，不过这个推导有些错误，有空，我再改过来）