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搜索关键字:sampling bias    ( 348个结果
A Quick Overview of MSAA
A Quick Overview of MSAA 原文地址:https://mynameismjp.wordpress.com/2012/10/24/msaa-overview/ Previous article in the series: Applying Sampling Theory to Real-Time Graphics MSAA can be a ...
分类:其他好文   时间:2016-04-21 01:43:44    阅读次数:389
xxxxxx(1): LDA回顾以及变分EM
Latent Dirichlet Allocation (LDA)是一个主题模型,能够对文本进行建模,得到文档的主题分布。常用的模型参数估计方法有Gibbs Sampling和Variational Inference,网上有非常多关于LDA的介绍,最为经典的例如Rickjin的《LDA数学八卦》。本文旨在推导变分EM的全部过程。 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/u0114...
分类:其他好文   时间:2016-04-16 19:06:58    阅读次数:332
Machine Learning第十周笔记:大规模机器学习
刚刚完成了Andrew Ng在Cousera上的Machine Learning的第十周课程,这周主要介绍的是大规模机器学习,现将笔记整理在下面。Gradient Descent with Large DatasetsLearning With Large Datasets在前面介绍bias-variance的时候,我们曾提到一个比较各种算法孰优孰劣的实验,结论是”it’s not who has...
分类:系统相关   时间:2016-04-14 14:26:02    阅读次数:301
斯坦福公开课:Statistical Learning中做错的选择题
4.4 R1 In which of the following problems is Case/Control Sampling LEAST likely to make a positive impact? A. Predicting a shopper's gender based on t ...
分类:其他好文   时间:2016-04-09 07:02:33    阅读次数:188
《万万没想到:用理工科思维理解世界》读书简记
1.确认偏误(confirmation bias) 万万没想到:用理工科思维理解世界 (万维钢, loc. 291-291) (或称肯证偏误、验证性偏见) 是个人无论合乎事实与否,偏好支持自己的成见、猜想的倾向。由此,人们在脑中选择性地回忆、搜集有利细节,忽略矛盾的信息,并加以片面诠释。 2.搞科研
分类:其他好文   时间:2016-03-03 21:05:19    阅读次数:210
word2vec 中的数学原理具体解释(五)基于 Negative Sampling 的模型
word2vec 是 Google 于 2013 年开源推出的一个用于获取 word vector 的工具包,它简单、高效,因此引起了非常多人的关注。因为 word2vec 的作者 Tomas Mikolov 在两篇相关的论文 [3,4] 中并没有谈及太多算法细节,因而在一定程度上添加了这个工具包的
分类:其他好文   时间:2016-02-26 13:53:56    阅读次数:188
Opencv— — Bias and Gain
// define head function #ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED #include #include #include "cv.h" #include "highgui.h" #include "cxmat.hpp" #include "cxcore.hpp" #include "m...
分类:其他好文   时间:2016-02-24 12:45:53    阅读次数:162
等效采样
产生原因 有两种基本的数字化采样方式: 实时采样(real- time sampling)与等效采样(equivalent time sampling)。实时采样对波形逐点采集, 可以实时显示输入信号的波形, 因此适用于任何形式的信号波形, 重复或者不重复的, 单次的或者连续的。由于所采集的样点是按
分类:其他好文   时间:2016-02-20 13:22:53    阅读次数:187
RANSAC随机一致性采样算法学习体会
The RANSAC algorithm is a learning technique to estimate parameters of a model by random sampling of observed data. Given a dataset whose data element
分类:编程语言   时间:2016-02-19 21:57:40    阅读次数:324
MCMC&Gibbs sampling
Note of Markov Chain Monte Carlo and Gibbs Sampling : http://pan.baidu.com/s/1jHpWY1o 序:A major limitation towards more widespread implementation of B
分类:其他好文   时间:2016-02-19 10:25:23    阅读次数:260
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