学习方法主题的文章列表，还有学习方法的技术要点_第1页

Linux内核学习方法

Makefile不是MakeLove　　从前在学校，混了四年，没有学到任何东西，每天就是逃课，上网，玩游戏，睡觉。毕业的时候，人家跟我说Makefile我完全不知，但是一说MakeLove我就来劲了，现在想来依然觉得丢人。　　毫不夸张地说，Kconfig和Makefile是我们浏览内核代码时最为依仗的两个文件。基本上，...

代码星球 ·2021-01-24

统计学习方法：支撑向量机（SVM）

作者：桂。时间：2017-05-13 21:52:14链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6850684.html 前言主要记录SVM的相关知识，参考的是李航的《统计学习方法》，最后的SMO优化算法（Sequentialminimaloptimization...

代码星球 ·2020-10-09

统计学习方法：CART算法

作者：桂。时间：2017-05-13 14:19:14链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html 、前言内容主要是CART算法的学习笔记。CART算法是一个二叉树问题，即总是有两种选择，而不像之前的ID3以及C4.5B可能有多种选择。CAR...

代码星球 ·2020-10-09

统计学习方法：最大熵模型

作者：桂。时间：2017-05-12 12:45:57链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6770062.html 前言主要是最大熵模型（Maximumentropymodel）的学习记录。一、基本性质　　在啥也不知道的时候，没有什么假设以及先验作为支撑，我...

代码星球 ·2020-10-09

统计学习方法：决策树（1）

作者：桂。时间：2017-05-06 08:39:37链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6815772.html 前言还是李航的《统计学习方法》，主要是决策树的内容，主要包括ID3、C4.5以及对应的剪枝方法。内容为自己的学习记录，可能读起来会前言不搭后语...

代码星球 ·2020-10-09

统计学习方法：核函数（Kernel function）

作者：桂。时间：2017-04-26 12:17:42链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6767980.html 前言之前分析的感知机、主成分分析（Principlecomponentanalysis,PCA）包括后面看的支撑向量机（Supportvect...

代码星球 ·2020-10-09

统计学习方法：罗杰斯特回归及Tensorflow入门

作者：桂。时间：2017-04-21 21:11:23链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言看到最近大家都在用Tensorflow，一查才发现火的不行。想着入门看一看，Tensorflow使用手册第一篇是基于MNIST的手写数字识...

代码星球 ·2020-10-09

统计学习方法：朴素贝叶斯

作者：桂。时间：2017-04-20 18:31:37链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6740308.html 前言本文为《统计学习方法》第四章：朴素贝叶斯（naivebayes），主要是借助先验知识+统计估计，本文主要论述其分类的思路。全文包括：　　1...

代码星球 ·2020-10-09

统计学习方法：KNN

作者：桂。时间：2017-04-19 21:20:09链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6736385.html 声明：欢迎被转载，不过记得注明出处哦~前言本文为《统计学习方法》第三章：KNN（k-NearestNeighbor），主要包括：　　1）KNN...

代码星球 ·2020-10-09

统计学习方法：感知机

作者：桂。时间：2017-04-16 11:53:22链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6718503.html 前言今天开始学习李航的《统计学习方法》，考虑到之前看《自适应滤波》，写的过于琐碎，拓展也略显啰嗦，这次的学习笔记只记录书籍有关的内容。前段时间...

代码星球 ·2020-10-09

深度学习方法（十三）：卷积神经网络结构变化——可变形卷积网络deformable convolutional networks

上一篇我们介绍了：深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——SpatialTransformerNetworks，STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换，目的是增加CNN的旋转、平移、缩放、剪裁性。为什么要做这个很奇怪的结构呢？原因还是因为CNN不够鲁棒，比如把一张图片颠倒一下，可能就不认识了（这里...

代码星球 ·2020-09-10

深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。今天具体介绍一个GoogleDeepMind在15年提出的SpatialTransformerNetworks，相当于在传统的一层Convolution...

代码星球 ·2020-09-10

深度学习方法（十一）：卷积神经网络结构变化——Google Inception V1-V4，Xception（depthwise convolution）

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代码星球 ·2020-09-10

深度学习方法（十）：卷积神经网络结构变化——Maxout Networks，Network In Network，Global Average Pooling

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来，前面我在“深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VG...

代码星球 ·2020-09-10

深度学习方法（九）：自然语言处理中的Attention Model注意力模型

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代码星球 ·2020-09-10