涉足計(jì)算機(jī)視覺\自然語言處理\推薦系統(tǒng)領(lǐng)域 <br>
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有種豁然開朗的感覺，就是不知道我們講PCA的時(shí)候，是通過特征值和特征向量，然后選取特征值大的前幾項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的特征向量組成的線性變換矩陣來對(duì)原始空間進(jìn)行降維的。這跟你講的基于最小化損失函數(shù)的是一個(gè)思路。
（概率）PCA和（變分）自編碼器
1.介紹 主成分分析(PCA)和自編碼器(AutoEncoders, AE)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的兩種代表性方法。 PCA的地位不必多說，只要是講到降維的書，一定會(huì)把PCA放到最前...
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（概率）PCA和（變分）自編碼器
1.介紹 主成分分析(PCA)和自編碼器(AutoEncoders, AE)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的兩種代表性方法。 PCA的地位不必多說，只要是講到降維的書，一定會(huì)把PCA放到最前...
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一個(gè)研二學(xué)生，就讀于某211高校的計(jì)科院，專業(yè)方向是機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別，2020年畢業(yè)。
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[DeepBayes2018]Day 1, lecture 3. Models with latent variables and EM-algorithm
隱變量模型 在隱變量模型這堂課中，主要內(nèi)容為以下幾個(gè)方面 KL散度 混合高斯模型 EM算法 離散型和連續(xù)型隱變量 案例：Word2Vec 1. KL散度（Kullback-L...
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[DeepBayes2018]Day 1, practical session 2. Bayesian reasoning
問題一 貝葉斯證據(jù)不充足情形 講的是貝葉斯公式的簡單應(yīng)用，采用哈利波特里面的場景作為例子。學(xué)過數(shù)理統(tǒng)計(jì)的應(yīng)該知道有個(gè)關(guān)于被診斷為癌癥與實(shí)際患癌癥的這個(gè)例子。 問題二 多項(xiàng)式分...
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如果你是程序員，或者有一顆喜歡寫程序的心，喜歡分享技術(shù)干貨、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、程序員日常囧事等等，歡迎投稿《程序員》專題。 專題主編：小彤花園 http://www.itdecent.cn/users/4a4eb4feee62/ 【程序員】專題拒稿指北：http://www.itdecent.cn/p/7c8b33b5f63b 投稿須知： 1.收錄相關(guān)技術(shù)文章，但不限于技術(shù)，也可以是項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)類的文章和程序員日常。 2.文章內(nèi)不得有任何推廣信息。包括但不限于公眾號(hào)、微博、微信，更不得在通過投稿后再修改文章加入推廣信息。你可以將這些推廣以及個(gè)人信息放在個(gè)人主頁介紹里。 3.字?jǐn)?shù)極少，段落混亂，大段代碼沒有放到代碼框的文章不收錄 4.不相關(guān)的內(nèi)容不收錄，請確認(rèn)文章內(nèi)容和本專題相關(guān) 目前針對(duì)優(yōu)質(zhì)作者及愛好者，開設(shè)了官方程序員微信群，希望加入請發(fā)簡信給主編小彤花園索取個(gè)人微信，主編會(huì)將你加入到【程序員】微信群，分享內(nèi)容，收獲知識(shí)。添加微信時(shí)備注昵稱。
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那些適合讀了再讀的文章……
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借一斑略知全豹，以一目盡傳精神。 投稿須知： 1.本專題收錄各種類型短篇小說，內(nèi)容須言 之有物。 2.內(nèi)容須為原創(chuàng)，結(jié)構(gòu)完整（未完待續(xù)及連 載小說請勿投）。 3.字?jǐn)?shù)要求：三千字以上，三萬字以下。 4.文章排版整潔，段落分明，無明顯錯(cuò)別 字。 5.優(yōu)秀短篇，編輯將會(huì)手動(dòng)加入短篇小說月刊專題，并邀請加入優(yōu)秀作者群。 更多投稿要求請點(diǎn)擊《短篇小說專題投稿指南》http://www.itdecent.cn/p/e46829ef7a33 專題主編：蘇小飛 http://www.itdecent.cn/u/7ef36743bc26 申請短篇小說專題群交流學(xué)習(xí)，請?zhí)砑又骶幪K小飛微信13953505883，編輯李布波微信18764407758。加微信請備注“短篇小說群”。
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