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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記12—K-Means、混合高斯分布、EM算法
- 本文對應(yīng)斯坦福ML公開課的第12個(gè)視頻，第12個(gè)視頻與前面相關(guān)性并不大，開啟了一個(gè)新的話題——無監(jiān)督學(xué)習(xí)。主要內(nèi)容包括無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K均值聚類(K-means)算法，混合高斯分布模型(Mixture of Gaussians, MoG)，求解MoG模型的EM算法，以及EM的一般化形式，在EM的一般化形式之前，還有一個(gè)小知識點(diǎn)，即Jensen不等式(Jensen’s inequality)。
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記11—貝葉斯正則化、在線學(xué)習(xí)、ML應(yīng)用建議
- 本文對應(yīng)ML公開課的第11個(gè)視頻。前半部分仍然是講學(xué)習(xí)理論的內(nèi)容，后半部分主要講述一些在具體應(yīng)用中使用ML算法的經(jīng)驗(yàn)。學(xué)習(xí)理論的內(nèi)容包括貝葉斯統(tǒng)計(jì)和正則化(Bayesianstatistics?and?Regularization)、在線學(xué)習(xí)(OnlineLearning)。ML經(jīng)驗(yàn)包括算法的診斷(Diagnostics?for?debugging?learning?algorithms)、誤差分析(error?analysis)、
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記10--VC維、模型選擇、特征選擇
- 本篇是ML公開課的第10個(gè)視頻，上接第9個(gè)視頻，都是講學(xué)習(xí)理論的內(nèi)容。本篇的主要內(nèi)容則是VC維、模型選擇(Model Selection)。其中VC維是上篇筆記中模型集合無限大時(shí)的擴(kuò)展分析;模型選擇又分為交叉檢驗(yàn)(Cross Validation)和特征選擇(FeatureSelection)兩大類內(nèi)容?！ ?nbsp;
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記4——生成學(xué)習(xí)、高斯判別、樸素貝葉斯
- 本篇博客為斯坦福ML公開課第五個(gè)視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學(xué)習(xí)算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)?！ ?nbsp; &nb
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記1、2 -——線性規(guī)劃、梯度下降、正規(guī)方程組
- 最近在看Ng的機(jī)器學(xué)習(xí)公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個(gè)，每看完一個(gè)視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導(dǎo)，講解時(shí)候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結(jié)出來，發(fā)到博客上，也能達(dá)到這個(gè)效果，希望有興趣的同學(xué)要循序漸進(jìn)，理解完一個(gè)算法再開始學(xué)另外一個(gè)算法，每個(gè)算法總結(jié)一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實(shí)快者也?！ ∮捎诓┛蜕蠈懝綄?shí)在是太難弄了，如果一個(gè)公式一個(gè)公式的轉(zhuǎn)成圖片傳上來，反而是排版很差。所以索性全部弄成圖片傳
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斯坦福大學(xué)或引發(fā)醫(yī)療革命：診斷芯片成本將降至1美分
- 斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員開發(fā)了一種全新的方法，僅需要一臺普通的噴墨打印機(jī)，就可以生產(chǎn)便宜而且可以重復(fù)使用的診斷用途的“芯片實(shí)驗(yàn)室(Lab-on-a-chip)”。 根據(jù)百度百科的解釋，芯片實(shí)驗(yàn)室是指把生物和化學(xué)等領(lǐng)域中所涉及的樣品制備、生物與化學(xué)反應(yīng)、分離檢測等基本操作單位集成或基本集成于一塊幾平方厘米的芯片上，用以完成不同的生物或化學(xué)反應(yīng)過程，并對其產(chǎn)物進(jìn)行分析的一種技術(shù)。 斯坦?；蚪M技術(shù)中心的生物化學(xué)和遺傳學(xué)教授Ron Davis稱，新技術(shù)將單片芯片的成本降
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斯坦福: 新的存儲器技術(shù)可能更節(jié)能
- 科學(xué)家們經(jīng)常會發(fā)現(xiàn)尚未完全理解其中因果的事物令人興趣盎然，但是對于工程師而言，此種未知奧秘卻是夢魘。工程師的工作是將基礎(chǔ)知識轉(zhuǎn)化為實(shí)用技術(shù)，這意味著需要洞察細(xì)節(jié)。 12月5日，全球頂級研究人員匯聚舊金山，參加IEEE國際電子組件會議(IEDM)。斯坦福大學(xué)團(tuán)隊(duì)在會議上發(fā)表的一篇論文，正是這種洞察細(xì)節(jié)精神的體現(xiàn)?！ ∮蒊BM電子工程師出身的黃漢森教授(H. S. Philip Wong)領(lǐng)導(dǎo)的該團(tuán)隊(duì)，在深入研究一種新型數(shù)據(jù)存儲技術(shù)。對于智能手機(jī)和其他移動設(shè)備而言，高效節(jié)能
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