本文纯转载； 主要是想系统的跟tornadomeet的顺序走一遍deeplearning;前言: 最近打算稍微系统的学习下deep learing的一些理论知识，打算采用Andrew Ng的网页教程UFLDL Tutorial，据说这个教程写得浅显易懂，也不太长。不过在这这之前还是复习下machi....
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2014-08-23 16:38:01
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与KNN比较：KNN是计算未知类型数据与已知类型数据之间的距离，与数值计算相关。Decision Tree 先是在已知数据集上构造好一棵决策树，树中的每个分叉会用到一个特征，这就需要用到信息熵的概念，对每个特征计算信息熵 来使得分叉处选取到最好的特征对数据进行分类，（训练集选取好最佳特征，测试集就按...
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2014-08-23 15:22:50
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Machine Learning—AdaBoost algorithm
1、基本算法思路
就是"三个臭皮匠顶个诸葛亮"。将若干个弱分类器(base learner)组合起来，变成一个强分类器。大多数boosting方法都是通过不断改变训练数据的概率(权值)分布，来迭代训练弱学习器的。所以总结而言，boosting需要回答2个问题:
1、如何改变训练数据的概率(权值)分布?
提高哪些...
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2014-08-22 16:20:09
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印象笔记同步分享：Machine Learning—Naive Bayesian classification（朴素贝叶斯分类）...
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2014-08-22 16:19:39
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这个是用于接入口的，一个正常的交换接口从down到up要经过:Down,listening,learning,fowarding几个状态，一共耗时为30秒，从而决定此端口是blocking还是fowarding的，也是交换机的防止环路的机制。但是对于直接接入PC这样的终端设备的接口就没有必要经过这几步了，也就是从down..
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2014-08-22 02:55:06
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1. 用户不会在乎你的七大功能，八大特色，只要有一个功能可以打动他，可以解决它心中的痛，或者挠去他心中的痒，那你就有可能获得用户的信赖。
2. 不要给用户谈你们公司有多少个院士，多少个千人计划，多少个专家，多少个博士，你们的产品用到了多fancy的技术，大部分人不会care的. 最显然的就是这种科技新闻下的评论数量几乎为0.
3. 你做了一个新产品，然后你给用户说我用到了最高精尖的Deep Learning技术，通过利用人工神经网络模拟人脑神经的层次化结构实现更加高效精准识别，他...
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2014-08-21 22:53:35
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向量之间的相似度
度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson相关系数等。
皮尔森相关系数计算公式如下：
分子是协方差，分子是两个变量标准差的乘积。显然要求X和Y的标准差都不能为0。
因为,所以皮尔森相关系数计算公式还可以写成：
当两个变量的线性关系增强时，相关系数趋于1或-1。
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2014-08-21 19:28:24
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网易公开课，第16课 notes，12 前面的supervised learning，对于一个指定的x可以明确告诉你，正确的y是什么 但某些sequential decision making问题，比如下棋或直升机自动驾驶 无法确切知道，下一步怎么样是正确的，因为这是一个连续和序列化的决策，比如直到...
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2014-08-21 18:43:24
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学习笔记之《Learning and Transferring Mid-Level Image Representations using Convolutional Neural Networks》...
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2014-08-21 17:14:34
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