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初学HMM之前，先回忆一下概率论、信息论中学到的一些离散型随机变量的基本公式和概念，势必有助于后续公式推导的理解。 条件概率 条件概率表示在条件Y=b成立的情况下，X=a的概率。 A，B相互独立时， P ( B ∣ A ) = P ( B ) ， P ( A ∣ B ) = P ( A ) P(B|A)=P(B)，P(A|B)=P(A) P ( B ∣ A
1.VGG背景 2. VGGNet模型结构 3. 特点（创新、优缺点及新知识点） VGGNet是2014年ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 大规模视觉识别挑战赛 ）竞赛的第二名，解决ImageNet中的 1000类图像分类和定位问题 ，第一名是GoogLeNet。 VGG全称是Visual Geometry Group，因为是由O
集成学习（Ensemble Learning），通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。一般结构是：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。结合策略主要有平均法、投票法和学习法等。因此，有时也称集成学习为多学习器系统(multiclassifier system)、基于委员会的学习
计算学习理论（computational learning theory）：关于通过“计算”来进行“学习”的理论，即关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质，为学习算法体统理论保证，并根据结果指导算法设计。 对于二分类问题，给定样本集 假设所有样本服从一个隐含未知的分布
尊敬的读者们，大家好！欢迎来到我的全新专栏：《蓝色是天的机器学习笔记》。我感到无比兴奋，能够在这里与各位分享我对机器学习的热爱与探索。这个专栏将成为我记录机器学习知识、交流心得的温馨角落，而这篇文章正是专栏的第一步。 作为机器学习领域的狂热爱好
深度学习在很多机器学习应用中都有巨大的潜力，但深度学习算法往往经过精确调整，只适用于特定的使用场景。先学习一些简单的方法，比如用于分类和回归的多层感知机（MLP），它可以作为研究更复杂的深度学习方法的起点。MPL也被称为（普通）前馈神经网络，
最简单的波的典型例子就是声波和电磁波，它们可以用下面的方程描述： ( ∂ 2 ∂ t 2 − v 0 2 ∂ 2 ∂ x 2 ) f ( x , t ) = 0 (1.1) (frac{partial^2}{partial t^2}-v_0^2frac{partial^2}{partial x^2})f(x,t)=0 ,tag{1.1} ( ∂ t 2 ∂ 2 − v 0 2 ∂ x 2 ∂ 2 ) f ( x , t ) = 0 ( 1.1 ) 其中， v 0 v_0
为了提高学习效率，我们要提前想好学习策略。 首先，使用频率越高的知识点，越要首先学习。假使，我们学习了一个知识点，能覆盖工作中80%的工作量，那是不是很夸张的学习效率？！ 其次，有两种覆盖知识点，梳理知识点的策略。一种是将知识按体系划分，挨个学习，
Transformer出自于论文《attention is all you need》。 一些主流的序列模型主要依赖于复杂的循环结构或者CNN，这里面包含了编解码器等。而Transformer主要的结构是 基于注意力机制 ，而且是用多头注意力机制去替换网络中的循环或者CNN(换言之就是 transformer 这个网络模型是不需要循环
在深度学习中， Logits（逻辑值）是指模型的输出层在应用激活函数之前的值 。它通常是一个向量，表示不同类别的得分或概率。在分类问题中，Logits可以被解释为模型对每个类别的置信度或原始预测分数。 模型的输出层通常会应用一个激活函数，例如Softmax函数，将Logits转换
