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原创 《Pattern Recognition and Machine Learning》学习笔记 第一章（二）
Chapter 1（two) Introduction 1.2 Probability Theory 本节着重讲在本书中所需要的一些概率论中的基本知识，基础好的童鞋可以果断飘过。 联合概率： 其中，， 边缘概率： 其中，， 条件概率： 其中，是指发生的频数，是指和共同发生的频数 概率论中的两个基本规则（加法规则和乘法规则）：
2013-03-23 00:57:20
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原创 SHOGUN toolbox的一些使用心得
SHOGUN toolbox的一些使用心得 由于最近在弄毕业设计，要同时使用MKL和SVM，所以找了很多关于这个方面的toolbox。一开始我是使用的是台湾大学林智仁教授的Libsvm和Liblinear的SVM toolbox，感觉到这个东西很好用，不管你是否懂得SVM方面的知识，只要看清楚函数接口和数据的组织形式，就可以方便的使用。当时后来要进行多特征多核融合，但是SVM只支
2012-12-25 14:42:25
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原创 《Pattern Recognition and Machine Learning》学习笔记 第一章（三）
Chaper 1(three) 1.3. Model Selection 在之前提到的多项式曲线拟合中就可以看出，多项式的最高次数影响着所建模型的对测试数据（testing data）性能，项数小，拟合效果不好，项数过大，容易出现过拟合现象（over-fitting）。这就涉及到了一个模型选择的问题。 如果我们有大量的数据，可以用来建立多个模型，然后再使用同一独立
2013-03-24 00:29:30
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原创 《Pattern Recognition and Machine Learning》学习笔记 第一章（一）
Chapter 1（one） Introduction 最近在读机器学习大牛Christopher M. Bishop的《Pattern Recognition and Machine Learning》。这是一本关于模式识别和机器学习的经典入门教材，但是由于自己的毕业设计和导师项目占用了绝大部分的时间，只有晚上十一点半后才有时间学习，由于自己的记忆力和理解力不强，所以自己
2013-03-16 00:33:42
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《Pattern Recognition And Machine Learning》及完整答案
2013-03-09
清晰扫描版第四版 Introduction to Linear Algebra, 4th edition--Gilbert Strang
2012-12-31
空空如也
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