作为N大机器学习方法的一员,EM算法在各种书籍、博客、网上视频上被描述或者介绍,每次看完总感觉很多地方含糊不清,不能让一个初学者(有一定统计概率基础)接受。最近再B站上,看到...
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原题:Uncertainty: a Tutorial (不确定性:一份教程)作者:Eric Jang译者:尹肖贻 “不确定”这个词儿,三脚猫专家到处滥用,在人工智能安全(AI...
对似然函数感兴趣的读者,请参阅“驯估学”(上) 建模图像,分布若何? 很多方法可以参数化图像。例如,3D场景投影(渲染)为2D可以表示图像。或者,将图像参数化为向量化的草图(...
原题:Tips for Training Likelihood Models(似然模型的训练建议)[https://blog.evjang.com/2019/07/likel...
原题:A Beginner's Guide to Variational Methods: Mean-Field Approximation给初学者的变分法指导:平均场近似[...
“没时间”似乎已经成为职场人的口头禅,读书学习没时间,陪伴家人没时间,锻炼身体更没时间。 “没时间”这回事其实不真的是时间的绝对贬值,而是我们自己的价值排列和选择问题。当你说...
之前了解到的都是有监督学习(Supervised Learning):我们有数据x和标签y,目标是学习到一个函数可以将数据x映射到标签y,标签可以有很多形式。典型的有监督学习...
不听劝,就赔钱? 我爸是个资深股民,技术却不敢恭维。虽然经历过几次好运气,股金一度翻倍,但终究架不住利令智昏,从失败走向失败。不过,十多年的炒股经,日常中的“评论员”;大道理...
自从接触深度学习后,每每遇到相关数学公式都头疼。其中变分推断出现的频率之多,让我一见它到便跳过直接看与其相关的结果。所以,经常处于模模糊糊半懂不懂的状态,让我十分痛苦。于是,...