原创 機器學習技法作業二題目19-20

說明: 1. 此處是臺大林軒田老師主頁上的hw6,對應coursera上“機器學習技法”作業二; 2. 本文給出大作業(19-20題)的代碼; 3. Matlab代碼; 4. 非職業碼農,代碼質量不高,變量命名也不規範,湊合着看吧,不好意

原创 RVM算法的matlab實現

相比於SVM,MLaPP對RVM評價頗高:We attribute the enormous popularity of SVMs not to their superiority, but to ignorance of the alt

原创 澄清核函數(kernel)的幾個問題

各種學術書籍上對kernel的定義和解釋比較準確,但一些網文中存在概念混淆。我從個人理解的角度澄清三個容易弄錯的概念,還是那句話,學術書籍裏寫的很清楚,我這裏只不過是再囉嗦一遍: 1. kernel和SVM並不是綁定的,知乎上有人回的

原创 機器學習技法作業三題目19-20

說明: 1. 此處是臺大林軒田老師主頁上的hw7,對應coursera上“機器學習技法”作業三; 2. 本文給出大作業(19-20題)的代碼; 3. Matlab代碼; 4. 非職業碼農,代碼質量不高,變量命名也不規範,湊合着

原创 機器學習技法作業三題目16-18

說明: 1. 此處是臺大林軒田老師主頁上的hw7,對應coursera上“機器學習技法”作業三; 2. 本文給出大作業(16-18題)的代碼; 3. Matlab代碼; 4. 非職業碼農,代碼質量不高,變量命名也不規範,湊合着看

原创 茆詩松《貝葉斯統計》第二版勘誤

1. 第11頁,例1.3.1中,sigma0的定義應該是:sigma0^2=sigma^2/n,書中把n寫成pi了 2. 第12頁,1.3.4公式的第二部分,應該是:1/tao1^2 = 1/ sigma0^2 + 1/tao^2,原文

原创 機器學習技法作業二題目12-18

說明: 1. 此處是臺大林軒田老師主頁上的hw6,對應coursera上“機器學習技法”作業二; 2. 本文給出大作業(12-18題)的代碼; 3. Matlab代碼; 4. 非職業碼農,代碼質量不高,變量命名也不規範,湊合着看吧,不好意

原创 k-means和EM算法的Matlab實現

說明: 1. 本文實現了K. P. Murphy的MLaPP一書第11章的k-means和GMM/EM算法; 2. Matlab代碼; 3. 非職業碼農,代碼質量不高,變量命名也不規範,湊合着看吧,不好意思; MLaPP書中

原创 機器學習技法作業三題目13-15

說明: 1. 此處是臺大林軒田老師主頁上的hw7,對應coursera上“機器學習技法”作業三; 2. 本文給出大作業(13-15題)的代碼; 3. Matlab代碼; 4. 非職業碼農,代碼質量不高,變量命名也不規範,湊合着看

原创 神經網絡基礎結構演進趨勢洞察

自從2012年AlexNet激起新一輪深度學習熱潮以來,深度神經網絡快速發展,衆多教授、博士迅速挖坑、填坑,把神經網絡的基礎結構研究的透透徹徹。最近整體看了幾十篇神經網絡基礎結構的文章,作爲備忘,簡單整理記錄如下: 名稱 推出時間 核心創

原创 卡爾曼濾波及卡爾曼平滑不等間距示例

在之前的一篇博客裏(http://blog.csdn.net/foreseerwang/article/details/77883616)介紹了卡爾曼濾波和卡爾曼平滑的理解,後來發現,MLaPP這本書的第18章裏已有介紹 本文給出了一個更

原创 手寫中文文章識別(4)——模型搭建

手寫中文文章識別(1)——問題描述 https://blog.csdn.net/foreseerwang/article/details/80833749 手寫中文文章識別(2)——樣本集構建 https://blog.csdn.net/

原创 人工智能“能” “不能”

國家政策利好,民間資本追捧下,人工智能一股氣吹成了一個大風口。不少人言必提及,外能刷格調,內可提自信……做人工智能的公司更是雨後春筍,PR倒是天花亂墜,但實際到底是人工還是智能,誰做誰知道。對人工智能的態度保守者認爲不過是又一輪潮流而已,

原创 AI應用中的若干思考

前文介紹了人工智能(AI)的“能”與“不能”(https://blog.csdn.net/foreseerwang/article/details/80531756),這裏繼續介紹一些學習和應用AI過程中的感想和心得。 個人理解,AI的應

原创 Tensorflow兩種數據讀取方法應用、對比及注意事項

本文對比介紹了兩種Tensorflow針對大數據集的數據讀取方法,具體來說是:方法1:tf.train.slice_input_producer+流水線(這裏用這個API指代這一類,其實還有其他的API)。方法2:Dataset方法,據說