一直犹豫稀疏编码怎么写，来来回回看了好几遍的UFLDL。因为这不仅是DL深度学习的重要概念，也是我这段时间一直在研究的stacked ISA 深度特征学习的支柱。
这章将主要介绍一下稀疏编码的主要概念，及主成分分析的方法。
稀疏编码算法是一种无监督（unsupervised）学习方法，它用来寻找一组“超完备”基向量来更高效地表示样本数据。（设x的维数为n，则k>n）
超完备基能更有效地找...
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2014-07-26 02:23:36
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张长水：大数据时代的机器学习 VS 传统机器学习
从机器学习角度看，“大数据”指的是数据量大，数据本身不够精确，数据混杂，数据自然产生。机器学习对大数据的处理的两个挑战：
数据量大导致计算困难
分布在不同服务器上的数据存在一定联系，这些数据基本上不满足“独立同分布”假设，传统的模型和算法很难适应。
大数据时代给机器学习带来新的机遇：
在某些应用条件下，高维空间中的局部数据变得稠密。这个现象可以为分类器的设计提供更丰富的信息。甚至使分类器在性能上接近理论极限性能。
大数据使样本空间原本“空旷”的区域出现样本，...
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2014-07-24 23:37:33
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简介：在概率统计中有两种主要的方法：参数统计和非参数统计（或者说参数估计和非参数估计）。 其中，参数估计是概率统计的一种方法。主要在样本知道情况下，一般知道或假设样本服从某种概率分布，但不知到具体参数（或者知道具体模型，但不知道模型的参数）。
参数估计就是通过多次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。...
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2014-07-23 22:39:07
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实现我们构造了RBM类. 网络的参数可以通过构造器或者是输入参数初始化.这样RBM可以用作构造一个深度网络, 在这种情况下, 权值矩阵和隐层偏置是和一个MLP网络的sigmoidal层共享的.写好构造函数, 对一些参数的默认值进行设置, 并完成一系列的初始化权值初始化成均匀分布偏置初始化成0定义与(...
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2014-07-23 16:49:11
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和《Hibernate 关系映射 收集、总结整理》 一样，本篇文章也是我很早之前收集、总结整理的，在此也发上来 希望对大家有用。因为是很早之前写的，不当之处请指正。1、缓存：缓存是什么，解决什么问题？位于速度相差较大的两种硬件/软件之间的，用于协调两者数据传输速度差异的结构，均可称之为 Cache（...
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2014-07-23 16:11:11
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基于能量的模型(EBM)基于能量的模型将每一个我们感兴趣的变量构造联系到一个标量能量上. 学习就是修改能量方程从而使得它的外形有我们需要的特点. 举例来说, 我们希望的是: 期望构造的能量低. 基于能量的概率性模型定义了一个概率分布, 它是由能量方程决定的:归一化因子Z被称为配分函数, 类比于物理系...
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2014-07-23 15:47:59
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关于什么是梯度下降，请看我之前发的一个博文：http://blog.csdn.net/lilyth_lilyth/article/details/8973972
梯度下降能帮助我们找到局部最优值，取得很小的损失，但是在数据量达到数十万时，迭代次数高，运算速度慢，十分不适合。这时候可以考虑使用随机梯度下降算法。
所谓随机梯度下降是 每次用 每个样本的损失函数（即样本数为1时的损失函数）对th...
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2014-07-23 13:39:56
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什么是CCA?
客户关怀加速器（CCA）为微软动态®CRM通过集中的客户信息从不同的系统在一个集成代理桌面促进剂的效率和有效性。
CCA是一个参考应用，利用用户界面集成（UII）为微软Dynamics CRM随着样本的配置和数据支持的演示场景。CCA演示如何设计客户关怀方案使开发人员能够创建可扩展的解决方案。
CCA使用到了下面的技术：
®微软Visual Studio 2010开...
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2014-07-21 14:12:57
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static使用方法小结 statickeyword是C, C++中都存在的keyword, 它主要有三种使用方式, 当中前两种仅仅指在C语言中使用, 第三种在C++中使用(C,C++中详细细微操作不尽同样, 本文以C++为准).(1)局部静态变量(2)外部静态变量/函数(3)静态数据成员/成员函数...
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2014-07-21 00:06:48
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Log4j终于迎来了首个apache版本。Log4j 2 是 Log4j 的升级版本，该版本比起其前任来说有着显著的改进，包含很多在 Logback 中的改进以及Logback
架构中存在的问题。
这是 Log4j 2 的首次发行的版本，值得关注的改进包括：
API 分离 – Log4j 的 API 和其实现进行分类（编者注：我讨厌这样，本来一个jar包搞定的，要变成好几个，跟 s...
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2014-07-20 22:34:53
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