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转载 混合高斯模型

http://blog.csdn.net/wqvbjhc/archive/2010/04/15/5485242.aspx混合高斯模型原理<br />    混合高斯模型跟高斯变量之和看起来有一点像, 注意不要把它们弄混淆了. 混合高斯模型给出的概率密度函数实际上是几个高斯概率密度函数的加权和: <br /><br />其中 . 定义事件 , 则 . 据此可以产生服从上述混合高斯概率密度分布的样本.<br />混合分布的均值为<br /><br />方差为<br /><br />计算均值和方差的公式不仅适用于

2010-11-12 20:44:00 2085 3

转载 Matlab 从多维正态分布中随机抽取样本:mvnrnd

R = mvnrnd(MU,SIGMA)——从均值为MU,协方差为SIGMA的正态分布中抽取n*d的矩阵R(n代表抽取的个数,d代表分布的维数)。<br />MU为n*d的矩阵,R中的每一行为以MU中对应的行为均值的正态分布中抽取的一个样本。<br />SIGMA为d*d的对称半正定矩阵,或者为d*d*n的array。若SIGMA为array,R中的每一行对应的分布的协方差矩阵为该array对应的一个page。也就是说:R(i,:)由MU(i,:)和SIGMA(:,:,i)产生。<br />如果协方差矩阵为

2010-10-15 17:18:00 3611 1

转载 n-armed bandit problem

<br />n-armed bandit problem的ε-greedy算法<br />1、实验的目的<br />    这个实验的目的是想说明,只要一个action被选择的次数足够多,其Qt(a)就会收敛到Qt*(a),即,该action的action value。而使用ε-greedy算法,能够最终找到action value最大的那个action。<br />2、仿真实验过程<br />    首先要明白,凡是仿真,都是要重复实验的,最主要的目的是降低随机性的影响,尽管这个n-armed bandi

2010-10-14 20:43:00 3364 2

转载 eps是什么?

<br />为什么 1-(1+eps/2)=0 呢? <br />eps 叫做机器的浮点运算误差限!PC机上eps的默认值为2.2204*10^(-16)<br />若某个量的绝对值小于eps,就认为这个量为0<br />等式中的eps/2小于eps,所以运算中就认为是0!答案也就是0<br /> <br />但是<br />   1-(1+eps*2/5)=0                                         <br />   1-(1+eps*3/5)= -2.2204e-

2010-10-14 20:41:00 1342

转载 Will That Be Coordination, Cooperation, or Collaboration?

<br />http://blogs.salon.com/0002007/categories/businessInnovation/2005/03/25.html#a1090<br /> Will That Be Coordination, Cooperation, or Collaboration?<br />The Idea: Three Words: Coordination, Cooperation, and Collaboration, are often used interchangeabl

2010-06-19 15:24:00 991

转载 机器学习与人工智能学习资源导引

<br />转自:http://mindhacks.cn <br />原:http://blog.csdn.net/pongba/archive/2008/09/11/2915005.aspx<br />机器学习与人工智能学习资源导引<br />TopLanguage(https://groups.google.com/group/pongba/)<br /> <br />我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍,也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料,人工智能、机器学习、自然语言处理、知识发

2010-06-18 22:13:00 601

转载 vc中_T、L宏的用法

<br />一、 在字符串前加一个L作用: <br /> 如 L"我的字符串"   表示将ANSI字符串转换成unicode的字符串,就是每个字符占用两个字节。<br />strlen("asd") =   3; <br />strlen(L"asd") =   6;<br /><br /> 二、 _T宏可以把一个引号引起来的字符串,根据你的环境设置,使得编译器会根据编译目标环境选择合适的(Unicode还是ANSI)字符处理方式<br />   如果你定义了UNICODE,那么_T宏会把字符串前面加一个L

2010-06-13 16:14:00 634

转载 Thresholding

<br />

2010-06-11 17:31:00 832

转载 SVM多类划分问题

下载文章: 水木清华★ 发信人: JustForward (好的), 信区: AI 标  题: SVM多类划分问题 发信站: BBS 水木清华站 (Mon Jul 12 10:55:13 2004), 站内 一般情况下SVM有两种多类划分的方法,一种是one vs rest另外一种是pairwise。 下面是我根据所阅读的文献对两种多类划分的理解,请大虾看看是否正确,并且还附带有问题 1)one vs rest。 假如我有四类要划分(也就是4个Label),他们是A、B、C、D。于是我在抽取训练集的时候,分

2010-06-09 15:41:00 10712 1

转载 Median Filter

Median Filter  Median filtering is a non-linear signal enhancement technique ( Image Enhancement) for the smoothing of signals, the suppression of impulse noise, and preserving of edges. In the one

2010-05-21 22:09:00 1009

转载 #pragma once是什么意思

以前写的,翻出来看看         在vc6的时代头文件一般使用ifndef   define   endif     在vc7的时代头文件一般成了pragma   once     不知道有没有人深究其中的意义     为什么有这样的代码,是为了头文件不被重复引用,那样编译器抱错的,这两种方法都是同样的目的,有没有区别呢?     还是举例来说明,可能有好几个库,每个库内部可能都有public

2010-05-21 17:28:00 6818

转载 error C2664: 'MessageBoxW' : cannot convert parameter 2 from 'char [20]' to 'LPCWSTR' 原因

问题的原因是字符串ANSI和Unicode编码的区别,  VC6与VS2003等默认使用ANSI编码,而VS2005默认采用Unicode.  简单的说,ANSI用1个字节表示字符,Unicode用2个字节表示1个字符.  若想要你的代码在VS2005中编译通过,3中方法:  1.可修改编码选项:项目属性-->配置属性-->常规-->字符集-->使用多字节字符集  2.把你字符串定义为宽字符串,例

2010-05-15 17:52:00 3376

Fundamentals of Performance Attribution The Brinson Model.pdf

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尘光研究 - 瑞幸咖啡(LK.O):关于瑞幸咖啡严重财务造假与业务造假的研究报告 Ash Illuminations Research - LUCKIN COFFEE (LK.O) Was Involved In Serious Financial & Business Fraud

2020-03-05

浑水做空瑞幸咖啡报告 Luckin Coffee Fraud + Fundamentally Broken Business

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2020-03-05

尘光研究 - 瑞幸咖啡(LK.O):关于瑞幸咖啡严重财务造假与业务造假的研究报告 (1).pdf

2020 年最新做空瑞幸咖啡的报告。 尘光研究 - 瑞幸咖啡(LK.O):关于瑞幸咖啡严重财务造假与业务造假的研究报告

2020-02-29

2017 Deep Learning Theano-Packt azw3 kindle 版本

2017 Deep Learning Theano-Packt azw3 适合于 Kindle 阅读

2018-01-05

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2018-01-05

2016-Fast Data Processing with Spark 2 Third Edition Packt_PDF

Fast Data Processing with Spark 2 Third Edition PDF, Spark快速数据处理 第三版 最新版本 清晰文字版,值得一看

2018-01-05

An Introduction to Statistical Learning with Applications in R

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2015-08-04

空空如也

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