原创 機器學習算法（三）：Adaboost算法
Boosting算法 集成學習 集成學習的一般結構：先產生一組個體學習器，再使用某種策略將它們結合起來。個體學習器通常由一個現有的算法從訓練數據中產生。集成學習既可以包含相同類型的個體學習器，也可以包含不同類型的個體學習器。 集成
2020-06-27 15:11:15
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原创 Deep Learning讀書筆記（十一）：Unsupervised learning of visual invariance with temporal coherence
在視頻流中，natural scene包含有非常豐富的visual transformation。本篇文章的主要工作就是利用非監督型學習算法和時間相干性（temporal coherence）來從視頻中學習到視覺不變性。然
2020-06-27 15:11:14
原创 機器學習解決問題的步驟
機器學習解決問題的步驟 針對任何一個打算由機器學習算法來解決的問題，都有一種『套路』存在，只要按照這個模板『按部就班』就能夠得到一個結果。就跟一個產品的生產流水線是一個道理。但是得到結果的好壞跟你是否是一個『熟練工』有很大的關係。
2020-06-27 15:11:14
原创 機器學習算法（八）：EM算法
EM(Expectation Maximization)算法 概率模型有時既含有觀測變量，又含有隱變量或潛在變量。如果概率模型的變量都是觀測變量，那麼給定數據，可以直接用極大似然估計法，或貝葉斯估計法估計模型參數。但是，當模型含有
2020-06-27 15:11:14
原创 Deep Learning 讀書筆記（十二）：A Neural Probabilistic Language Model
寒假在家又撿起好久不寫的博客。這幾天斷斷續續的在改自己寫的第一篇論文，做的是有關圖像處理方面的東西。打算在這篇文章完了之後，這方面就告一段落了吧，對這方面不是很能夠提起興趣。打算之後去做自然語言處理吧，這不是最近很多大牛都
2020-06-27 15:11:14
原创 Deep Learning 讀書筆記（十五）：Deep Learning from Temporal Coherence in Video
原來不是說好的不做視頻與圖像改做NLP方向了嗎，怎麼這篇又是關於原來方面的。因爲突然想起了原來的一個點子，是關於卷積神經網絡學習算法的，希望通過這個算法使得CNN能夠對視頻數據進行學習。我是希望先琢磨下這個想法的可行性，然後
2020-06-27 15:11:14
原创 windows平臺下clang_checker的使用
Windows平臺下Clang Checker的使用 寫在最前 爲什麼要寫這篇博客呢，因爲最近的一個項目涉及到了Clang編譯器在Windows平臺下的使用，我們原來都是在Linux平臺下來對Clang編譯器來做工作的，一旦涉及到
2020-06-27 15:11:14
原创 機器學習算法（七）：樸素貝葉斯方法
機器學習算法（七）：樸素貝葉斯方法 樸素貝葉斯方法是基於貝葉斯定理與特徵條件獨立假設的分類方法。對於給定的訓練數據集，首先基於特徵條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分佈；然後基於此模型，對於給定的輸入x，利用貝葉斯定理求出後驗概
2020-06-27 15:11:14
原创 Deep Learning 讀書筆記（十）
這次讀的這篇文章的題目是：“Learning hierarchical invariant spatio-temporal features for action recognition with independent
2020-06-27 15:11:14
原创 機器學習算法（一）：聚類算法
聚類算法 聚類算法是屬於無監督學習算法中非常常用的一種。算法使用的訓練數據中的標籤信息是未知的，目標是通過對無標記的訓練樣本的學習來揭示內在的性質和規律。聚類過程能夠自動地形成簇結構，但是簇對應的概念語意需要由使用者來決定。聚類既
2020-02-24 13:30:35
原创 機器學習算法（二）：決策樹算法
決策樹算法 首先我們來看一個例子，這個例子能很好地反映出整個算法的具體流程。 一個例子 某位母親給自己閨女物色了個男朋友，於有了下面這段對話： 女兒：多大年紀了? 母親：26。 女兒：長得帥不帥? 母親：挺帥的。 女兒：收入高不?
2020-02-24 13:30:25
原创 機器學習算法（四）：KNN算法
KNN算法 K近鄰算法（k-nearest neighbor，k-NN）是一種分類與迴歸的方法。K近鄰法的輸入爲實例，輸出爲實例的類別，這裏的類別可以取多類。分類時，對於新的實例，根據k個最近鄰的訓練數據的類別，通過多數表決的方法
2020-02-24 13:30:25
原创 機器學習算法（六）：隨機森林
隨機森林算法 在之前的博客中我們已經介紹過了集成方法中的一大類Boosting方法，這裏我們就來介紹另一類的Bagging方法，以及其的一個著名實例隨機森領算法。 Bagging算法 Boosting算法使得不同的基學習器具有較大
2020-02-24 13:30:25
原创 機器學習幾個重要概念
幾個重要概念 監督學習與非監督學習 統計學習的算法可以分爲以下幾個類別：監督學習、非監督學習、半監督學習以及強化學習。 監督學習的輸入數據都有對應的類標籤或是一個輸出值，其任務是學習一個模型，使模型能夠對任意給定的輸入，對其相應的
2020-02-24 13:30:25
原创 Deep Learning 讀書筆記（九）
這次看的這篇文章的題目是：“Object Bank: A High-Level Image Representation for Scene Classification & Semantic Feature Sparsi
2020-02-24 13:30:25