以下是关于《人工智能：一种现代方法》命题逻辑和一阶逻辑篇章的知识点索引：------------------------------------一阶逻辑------------------------------------------------一阶逻辑基本概念 --- chapter 8.2全称...
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2015-01-12 22:14:56
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机器学习是什么？ 机器学习是什么？这个问题的答案可以参考权威的机器学习定义，但是实际上，机器学习是由它所解决的问题定义的。因此，理解机器学习最好的方式是观察一些实例。 首先来看一些现实生活中众所周知和理解的机器学习问题的实例，然后讨论标准的机器学习问题的分类（命名系统），学习如何辨别一个问题是属.....
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2015-01-12 19:01:18
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week four：Non-linear hypotheses：Neural Networks-->x1 and x2x1 XNOR x2 ->a1->x1 and x2;a2->(not x1) and (not x2);->h(x),a1 OR a2the method is a new app...
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2015-01-12 17:14:53
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最近深度学习如日中天，虽然很强大，但其训练起来却是昂贵的，费时费力。最新发布的GraphLab Create 1.1 及1.2使深度学习变得超级简单。它不需要你自己在选择模型和调参上成为专家，就可以玩转神经网络。基于输入数据，neuralnet_classifier.create()函数会自动选择一个网络架构并设置合理的参数值。其实并非所有问题都得从头开始去训练一个深度模型，通过简单移除已训练好的DNN的输出层，将传播到输出层的信号作为特征喂给任何一种分类器便可完成我们的一些分类任务。...
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2015-01-12 11:04:23
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soft binary classification
Logistics回归模型要解决的是分类问题，在之前的二元分类问题中，我们将数据分成正例和负例，但是像PLA算法一样，用单位阶跃函数来处理的这种瞬间跳跃的过程有时很难处理。于是，我们希望能得到正例的概率值是多少。
logistic regression的假设
我们在PLA和线性回归算法中都用数据的加权来计算一个分数...
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2015-01-11 17:50:58
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背景
之前所讨论的SVM都是非常严格的hard版本，必须要求每个点都被正确的区分开。但是，实际情况时很少出现这种情况的，因为噪声数据时无法避免的。所以，需要在hard SVM上添加容错机制，使得可以容忍少量噪声数据。 "软"化问题
软化SVM的思路有点类似正规化，在目标函数添加错误累加项，然后加一个...
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2015-01-11 17:31:22
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省略了Octave的使用方法结束，以后用得上再看吧week three：LogisticRegression:用于0-1分类Hypothesis Representation：：Sigmoid function orLogistic functionDecision boundary：theta ....
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2015-01-10 17:54:56
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作为一个推荐系统业余爱好者，在机器学习领域的鄙视链中，我感觉一直地位不高，时常被搞NLP CV语音等高科技技术的朋友鄙视。最近甚至被人问，推荐算法开源包多如牛毛，我们为什么还要专门的推荐算法工程师？（难道想要辞退我！？惊）不得不说，我想吐槽这个观点很久了。事实上搞推荐的工作不等于 import IB...
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编程语言 时间：
2015-01-10 15:05:52
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一、前言
关于骨骼动画，如果大家不知道是什么东东的话，可以先百度一下。
如果大家有去玩过我介绍的《BattleHeart》的话，你会发现，里面用到的就是骨骼动画，而且骨骼动画有几个帧序列动画无法比拟的优点：
1）不需要太多的资源，就可以实现多种动画
2）动画效果可以自行设置（很适合像我这种没有美工MM辅助的苦逼）
3）可以随意替换，如果你有认真观察《BattleHeart》的话，你会发现...
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2015-01-09 19:26:11
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最近算是一段空闲期，不想荒废，记得之前有收藏一个机器学习的链接Andrew Ng的网易公开课，其中的overfiting部分做组会报告时涉及到了，这几天有时间决定把这部课程学完，好歹算是有个粗浅的认识。本来想去网上查一查机器学习的书籍，发现李航的《统计学习方法》和PRML（Pattern Recog...
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2015-01-09 17:13:24
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