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本文首发自公众号：RAIS，点击直接关注。 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 就是无监督的一种学习方法，太抽象，有一种定义（这种定义其实不够准确，无监督和监督之间界限模糊）是说如果训练集有标签的就是有监督学习，无标签的就是…

Hexo静态博客完整支持特殊日子黑白悼念，愿生者坚强，逝者安息！方法1静态方法，直接在模板文件中添加CSS样式：方法2动态方法，可在_config.yml中进行配置多个日期：页面模板如footer.e

本文首发自公众号：RAIS，公式显示错误请到：这里 查看。 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 最大似然函数（MLE）和最大后验概率估计（MAP）是两种完全不同的估计方法，最大似然函数属于频率派统计（认为存在唯一真值 θ），…

本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 统计的目的是为了推断，大量的统计是为了更好的推断，这就是一种估计，一种根据现有信息对可能性的一种猜测。 点估计：点估计指的是用样本数据估计总体的参数，估计的结果是一个点的数值，因此叫做点估…

本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 超参数：控制模型、算法的参数，是架构层面的参数，一般不是通过算法学习出来的，比如学习率、迭代次数、激活函数和层数等。 与超参数对比的概念是参数,我们平时训练网络所说的调参，指的是调节 超参…

本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 上一篇文章中我们介绍了什么叫做机器学习算法极其具体的定义和所关心的问题，比较简单，接下来的文章我们将介绍一些设计学习算法的基本准则。 泛化：机器学习的目的是在新的输入上具有良好的表现，而不…

本文首发自公众号：RAIS，期待你的关注。 本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 机器学习中，往往需要大量处理不确定量，或者是随机量，这与我们传统所需要解决掉问题是大不一样的，因此我们在机器学习中往往很难给出一个百分百的预测或…

本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。深度学习是机器学习的子集，因此想更深入的了解深度学习，需要对机器学习的一些基本原理。 机器学习算法是一种能够从数据中学习的算法，有人给出学习的定义 “对于某类任务 T 和性能度量 P，一个计…

本系列文章为 《Deep Learning》 读书笔记，可以参看原书一起阅读，效果更佳。 机器学习算法需要大量的数字计算，并且这些计算包含有一些迭代拟合的过程，在这个计算过程中，由于计算机的局限，无法完全精确的表示，因此总是存在误差的，小的误差经过迭代次数的增多，或者多个误差的…