原创 CV大牛部分表格
牛人和牛mm的照片見：http://www.sigvc.org/bbs/thread-548-1-1.htmlCV人物1：Jianbo Shi史建波畢業於UC Berkeley，導師是Jitendra Malik。其最有影響力的研究成果：
2020-06-25 20:36:29
原创 Deep Learning方向的paper整理(1)
http://hi.baidu.com/chb_seaok/item/6307c0d0363170e73cc2cb65 個人閱讀的Deep Learning方向的paper整理，分了幾部分吧，但有些部分是有交叉或者內容重疊，也不必糾結
2020-06-25 20:36:29
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原创 機器學習資料收集（持續更新）--書籍--個人主頁
轉載： http://blog.csdn.net/qianxin_dh/article/details/41596109 書籍論文資料： 機器學習大牛，Andrew Ng主講的斯坦福大學機器學習課程： http://www.ho
2020-06-25 20:36:19
原创 機器學習的學習資源--入門書-進階書-入門視頻-繼續閱讀推薦
http://blog.jobbole.com/56256/ 這是一篇很難寫的文章，因爲我希望這篇文章能對學習者有所啓發。我在空白頁前坐下，並且問自己了一個很難的問題：什麼樣的庫、課程、論文和書籍對於機器學習的初學者來說是最好的。
2020-06-25 20:36:19
原创 Eeeplearning-正則化方法--L1和L2 regularization、數據集擴增、dropout
轉載請註明出處：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/44261657 保持輸入輸出層不變，按照BP算法更新上圖神經網絡中的權值（虛線連接的單元不更新，因爲它們
2020-06-25 20:36:18
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原创 核密度估計-Kernel density estimation--精華彙總
wiki: https://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimation 博客：http://blog.163.com/zhuandi_h/blog/static/18027028820
2020-06-25 20:36:16
原创 個人喜歡的關於模式識別、機器學習、推薦系統、圖像特徵、數值計算、目標跟蹤等方面個人主頁及博客
轉載 http://blog.csdn.net/zhangping1987/article/details/29554621 David Lowe：Sift算法的發明者，天才。 Rob Hess：sift的源碼OpenSi
2020-06-25 20:36:16
原创 Maxout的深入理解
轉之：http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3428843.html maxout出現在ICML2013上，作者Goodfellow將maxout和dropout結合後，號稱在MNIST, CI
2020-06-25 20:36:08
原创 關於最大似然估計和最小二乘法的理解和公式推導
http://www.zhihu.com/question/20447622 親愛的龍哥，Quant at Bluewood Capital AttufliX、胖松鼠卷啊卷、po TAN 等人贊同 最小二乘法可以從Cost/
2020-06-25 20:36:08
原创 機器學習經典書籍--入門書-入門--深入--數學基礎
轉之 http://suanfazu.com/t/topic/15 前面有一篇機器學習經典論文/survey合集209。本文總結了機器學習的經典書籍，包括數學基礎和算法理論的書籍。本文會保持更新，歡迎推薦。 入門書單 《數
2020-06-25 20:36:08
原创 最大似然度或者最大似然估計
本博客轉於：http://blog.sina.com.cn/s/blog_598fbae20101blvd.html 在BRM的數學推導中提到了，最大似然估計！！！ 最大似然估計（Maximum Likelihood，ML） 最
2020-02-25 06:59:32
原创 NP問題~~NPC問題~~P問題~~精妙！
http://www.matrix67.com/blog/archives/105 什麼是P問題、NP問題和NPC問題 這或許是衆多OIer最大的誤區之一。 你會經常看到網上出現“這怎麼做，這不是NP問題嗎”、“這個只有
2020-02-25 06:59:32
原创 非最大抑制（NMS）
<span style="font-family: 'Microsoft YaHei';">轉之：</span> http://blog.csdn.net/H2008066215019910120/article/details/
2020-02-25 06:59:32
原创 關於N-Gram模型
我把N-Gram關鍵的幾句話貼出來（對別人帖子的一些修改）： 該模型基於這樣一種假設，第n個詞的出現只與前面N-1個詞相關，而與其它任何詞都不相關，整句的概率就是各個詞出現概率的乘積。這些概率可以通過直接從語料中統計N個詞同
2020-02-25 06:59:32
原创 優化算法基本原理
http://weibo.com/p/230418eb3aea990102v41r 機器學習就兩個問題，一個是model的定義，一個就是如何優化，model是戰略，優化則是執行。 在Caffe現在的版本中，主要使用了三種優化算法SGD、
2020-02-25 06:59:32