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https://www.jianshu.com/p/1121509ac1dc如果使用基于最大似然估计的模型，模型中存在隐变量，就要用EM算法做参数估计。个人认为，理解EM算法背后的idea，远比看懂它的数学推导重要。idea会让你有一个直观的感受，从而明白算法的合理性，数学推导只是将这种合理性用更加严谨的语言表达出来而已。打个比方，一个梨很甜，用数学的语言可以表述为糖分含量90%，但只有亲自...
2018-12-05 22:51:05
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转载 转载 SVM 对偶问题
转载于https://www.cnblogs.com/gccbuaa/p/7357159.html机器学习之深入理解SVM在浏览本篇博客之前，最好先查看一下我写的还有一篇文章机器学习之初识SVM（点击可查阅哦）。这样能够更好地为了结以下内容做铺垫！支持向量机学习方法包括构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机及非线性支持向量机。当训练数据线性可分时。通过硬间隔最大...
2018-12-03 20:57:09
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转载 转载 深度学习解密：我的梯度怎么消失了？
https://www.jqr.com/article/000284编者按：在机器学习面前，我们都像一个孩子。当刚学会反向传播算法时，许多人会不满足于最基础的感知器，去尝试搭建更深、层数更多的神经网络。他们欣赏着自己的实现，就像沙滩上的孩子骄傲地看着自己用泥沙堆起来的城堡。但和城堡的徒有其表一样，这些神经网络的性能往往也难以令人满意，它们也许会陷入无休止的训练，也许准确率永远提不上来。这时，一...
2018-11-28 21:44:06
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空空如也
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