1.《天空之城》- 尤克里里指弹入门版

本章是监督学习的最后一部分,主要有三个目标.   首先,根据系统的分类错误概率来评估系统性能. 其次,将整个系统设计的各个阶段组合到一起. 最后,引入无标签数据,简单介绍半监督学习 1,ERROR-COUNTING方法 2,探求有限的数据集的大小 3,一个医学图像的学习案例 4,半监督学习:生成模型(generative model);基于图的方法(graph-based method); Transductive Support Vector Machines [模式识别].(希腊)西奥多里蒂

本章的假设前提是不同类之间存在相关性.连续的特征向量不是孤立的. 1,贝叶斯分类器 2,马尔科夫链模型 3,the viterbi algorithm 4, 信道均衡(channel equalization):任务是回复被传输通道或者噪音破坏的信息序列. 5,隐式马尔科夫模型 6,带状态持续模型(state duration model)的HMM 7,通过神经网络训练马尔科夫模型 8,马尔科夫随机场的讨论 [模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记9之__context-based c

一,引言 之前几个章节讨论的都是监督聚类,从本章开始讨论非监督聚类,即训练模式不带标签的情形. 聚类的步骤: 1,特征选择.选取最能够表示我们目标物体信息的特征. 2,相似性度量.给出两个特征量相似点或者不想似的地方. 3,聚类标准.聚类标准.可能由损耗函数(cost function)或者其他形式表达. 4,聚类算法.根据相似性度量和聚类标准,阐明数据的结构. 5,结果验证. 6,解释结果. 不同的特征.相似性度量.聚类标准和聚类算法会导致完全不同的结果. 主观性会一直伴随我们.(Subjec

1,Exclusive OR(XOR)Booleanfunction问题 布尔量AND和OR是线性可分的 2,两层感知器 对Figure4.1中A类和B类,首先能想到的是画两条直线.如图Figure4.4. ①
     两层感知器的分类能力 3,三层感知器 4,基于训练集精确分类的算法 5,反向传播算法 6,反向传播主题的变种 7,成本函数的选择(THE COST FUNCTION CHOICE) 8,  网络尺寸的选择 9,权重共享网络 10,广义线性分类器 11,线性二分法的维度空间容量

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/*在一个长度为n的数组里的所有数字都在0到n-1的范围内. * 数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了,也不知道每个数字重复了几次. * 请找出数组中任意一个重复的数字. * 例如,如果输入长度为7的数组{2, 3, 1, 0, 2, 5, 3},那么对应的输出是重复的数字2或者3.*/ import java.util.*; public class Class1 { static class findRepeatedNumber{ public int findRepeatedN

/*一个整型数组里除了两个数字之外,其他的数字都出现了两次.请写程序找出这两个只出现一次的数字. */ import java.util.*; public class Class45 { public void FindNumsAppearOnce(int[] array, int num1[], int num2[]){ ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); Arrays.sort(array); for(int

/*给定一个数组和滑动窗口的大小,找出所有滑动窗口里数值的最大值.例如,如果输入数组{2,3,4,2,6,2,5,1}及滑动窗口的大小3,那么一共存在6个滑动窗口,他们的最大值分别为{4,4,6,6,6,5}: 针对数组{2,3,4,2,6,2,5,1}的滑动窗口有以下6个: {[2,3,4],2,6,2,5,1}, {2,[3,4,2],6,2,5,1}, {2,3,[4,2,6],2,5,1}, {2,3,4,[2,6,2],5,1}, {2,3,4,2,[6,2,5],1}, {2,3,4

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