这一节课主要讲述机器学习中应该注意的事项，包括：Occam's Razor、Sampling Bias、Data Snooping....
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2015-01-24 17:23:34
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关于动态抽样（Dynamic Sampling）
原文：http://www.oracle.com/technetwork/issue-archive/2009/09-jan/o19asktom-086775.html
本文将回答：什么是动态抽样？动态抽样有啥作用？以及不同级别的动态抽样的意思？
1、什么是动态采样？
动态抽样从 oracle 9i第2版引入。它使得优化器（...
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2015-01-01 22:33:12
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一：简介以及学习的途径
（1）吉布斯采样（Gibbs Sampling)及相关算法 （学习向Gibbs sampling, EM, MCMC算法 等的好地方）
1） 推荐大家读Bishop的Pattern Recognition and Machine Learning，讲的很清楚，偏理论一些；
2） 读artificial Intelligence，2、3版...
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2014-12-27 21:48:39
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Stat2.2x Probability（概率）课程由加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）于2014年在edX平台讲授。PDF笔记下载（Academia.edu）SummaryIndependent $$P(A\cap B)=P(A)\cdot ...
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2014-12-27 06:40:49
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分类：我叫学术帖2011-03-25 13:223232人阅读评论(4)收藏举报图形重要性采样是非常有意 思的一个方法。我们首先需要明确，这个方法是基于采样的，也就是基于所谓的蒙特卡洛法(Monte Carlo)。蒙特卡洛法，本身是一个利用随机采样对一个目标函数做近似。例如求一个稀奇古怪的形状的面积...
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2014-11-29 17:17:37
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机器学习中模型选择很重要的两个指标bias and variance ，以及对bias and variance 理解与折衷。...
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2014-11-25 00:20:20
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2D、3D离散信号注意采样（sampling）与量化（quatalization）的作用：模拟信号->数字信号以下是一系列常用的信号：1、冲击函数：（2d的信号可以分解：）2、阶跃函数：（同样可以分解）3、指数函数：（周期性）注意欧拉方程：指数函数的周期性质：4、1维、2维离散cosine函数：2维...
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2014-11-12 19:29:07
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转自http://blog.csdn.net/lskyne/article/details/8669301路径1-1-1-1的概率：0.4*0.45*0.5=0.09路径2-2-2-2的概率:0.018路径1-2-1-2:0.06路径1-1-2-2:0.066由此可得最优路径为1-1-1-1而实际上...
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2014-11-05 22:47:01
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继续上篇来写。为了使这个神经网络满足我们需要，我们能够改变的东西有：（0）输入输出的格式和质量（1）各个神经元的权重值W（2）偏置bias，这个改变从广义上说，也算是改变权重W0（3）激活函数（4）神经网络层数（5）每一层神经元个数（6）神经网络的结构那么问题又来了，这些参数怎么改变呢？我们一部分一...
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2014-10-30 00:09:47
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2 SparseLDA算法本章将介绍一种Gibbs Sampling算法的加速算法——SparseLDA [9]，它主要利用LDA 模型的稀疏性，来达到加速以及节省内存的目的，是一种精确算法（没有近似）。2.1 背景q(z)=ntk,¬i+βnk,¬i+βV(nkm,¬i+αk)(1)在介绍具体的算...
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2014-10-28 21:33:48
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