转载请注明出处：Bin的专栏，http://blog.csdn.net/xbinworld这一篇是整个第五章的精华了，会重点介绍一下NeuralNetworks的训练方法——反向传播算法（backpropagation，BP），这个算法提出到现在近30年时间都没什么变化，可谓极其经典。也是deeplearning的基石...

今天开始学模式识别与机器学习PatternRecognitionandMachineLearning(PRML)，章节5.1，NeuralNetworks神经网络-前向网络。话说上一次写这个笔记是13年的事情了···那时候忙着实习，找工作，毕业什么的就没写下去了，现在工作了有半年时间也算稳定了，我会继续把这个笔记写完。...

随机路标图-ProbabilisticRoadmaps(路径规划算法)路径规划作为机器人完成各种任务的基础，一直是研究的热点。研究人员提出了许多规划方法如：1.A*2.Djstar3.D*4.随机路标图（PRM）法5.人工势场法6.单元分解法7.快速搜索树（RRT）法等　　传统的人工势场、单元分解法需要对空间中的障碍物...

$GPRMC格式为：$GPRMC,010101.130,A,3606.6834,N,12021.7778,E,0.0,238.3,010807,,,A*6C$GPRMC,<1>,<2>,<3>,<4>,<5>,<6>,<7>,<8...

主讲人戴玮（新浪微博:@戴玮_CASIA）Wilbur_中博(1954123) 20:00:49 我今天讲PRML的第十二章，连续隐变量。既然有连续隐变量，一定也有离散隐变量，那么离散隐变量是什么？我们可能还记得之前尼采兄讲过的9.2节的高斯混合模型。它有一个K维二值隐变量z，不仅只能取0-1两个值...