Batch Normalization
At the moment there is a wonderful course running at Standford University, called CS231n - Convolutional Neural Networks for Visual Recognition, held by Andr...
Mathmatics behind back propagation
反向传播求偏导的数学本质
PRML Summary
该博客系列包含了作者在学习机器学习相关理论时的经验总结。主要参考资料是RRML一书，该博客系列涵盖了该书的绝大部分章节。除此之外，还有部分文章涉及各个算法的工程实现方案，如参数的自动选择等。
Logistic regression and softmax
一、逻辑回归
Kernel Method (Part 1)
kernel method (1)——核方法
Auto selection of RBF kernel parameter
RBF kernel
SVM
一、什么是Sparse Kernel Machines
soft-margin svm
一、Hard-Margin SVM 与Soft-Margin SVM
linear model and kernel method
一、线性回归
Introduction to PCA
一、预备知识点
Dimension Reduction use PCA
一、不相关维度降维(unrelated dimension reduction)
Mixtures of Guassian
一、高斯分布与混合高斯
k-means cluster
一、聚类
EM
一、隐含变量
Bayesian Classifer
1.贝叶斯定理
Multivariate normal distribution
多变量正态分布
k-nearest neighbours
K近邻算法一览
4.2-Probabilistic-Generative-Models
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