机器学习中的概率模型和概率密度估计方法及VAE生成式模型详解之二（作者简介）...
Brief Introduction of the Blog Author
Chief Architect at 2Wave Technology Inc. (a startup company in stealth mode)
Education:
• Graduate School of Chinese Academy of Sciences – Beijing – MS in Computer Science
• Tsinghua University – Beijing – BS in Computer Science
Certifications:
• 概率图模型Probabilistic Graphical Models delivered by Stanford University on Coursera:
https://www.coursera.org/account/accomplishments/specialization/AV8QYQ84PTSA
• 机器学习Machine Learning delivered by Stanford University on Coursera:
https://www.coursera.org/account/accomplishments/verify/MMLVZ3QLJ75B
• Hadoop平台及应用 Hadoop Platform and Application Framework delivered by UC San Diego:
https://www.coursera.org/account/accomplishments/verify/7D2CBKFHMGRQ
转载于:https://blog.51cto.com/13811808/2130272
机器学习中的概率模型和概率密度估计方法及VAE生成式模型详解之二（作者简介）...相关推荐
- 机器学习中的概率模型和概率密度估计方法 及 VAE生成式模型详解（之二）
简介 非监督机器学习(Unsupervised Machine Learning)中的数据分布密度估计(Density Estimation).样本采样(Sampling)与生成(Generation ...
- 机器学习中处理缺失值的7种方法
机器学习中处理缺失值的7种方法 转载 | https://cloud.tencent.com/developer/article/1680427 作者 | Satyam Kumar 编译 | VK ...
- 机器学习中的概率模型
机器学习中的概率模型 转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/164551678 机器学习中的概率模型 概率论,包括它的延伸-信息论,以及随机过程,在机器学习中有重要的作用.它 ...
- 机器学习中的数学：概率统计
内容亮点 详解 6 大核心板块:概率思想.随机变量.统计推断.随机过程.采样理论.概率模型,筑牢机器学习核心基础. 教你熟练使用 Python 工具库:依托 NumPy.SciPy.Matplotli ...
- 机器学习中常见的几种归一化方法以及原因
在机器学习中,数据归一化是非常重要,它可能会导致模型坏掉或者训练出一个很奇怪的模型,为了让机器学习的模型更加适合实际情况,需要对数据进行归一化处理. 1.机器学习中常用的归一化方法: 2. 不同归一化 ...
- 贝叶斯决策理论和概率密度估计方法
贝叶斯决策理论和概率密度估计方法 这学期学习了<模式识别>这门课程,刚刚考完试,趁着考试复习的机会把模式识别的基础方法总结了一下了,这一篇的主要内容是转自Angel_Yuaner大神的博客 ...
- 概率密度估计方法-核密度估计和高斯混合分布
1.概率密度估计方法 概率密度估计方法用于估计一组数据集的概率密度分布,分为参数估计方法和非参数估计方法. 参数估计方法 假定样本集符合某一概率分布,然后根据样本集拟合该分布中的参数,例如:似然估计, ...
- 机器学习中常见的过拟合解决方法
机器学习中常见的过拟合解决方法 参考文章: (1)机器学习中常见的过拟合解决方法 (2)https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/9281107.html 备忘一下 ...
- 【干货】机器学习中样本比例不平衡的处理方法
推荐阅读时间:5min~12min 主要内容:机器学习中样本比例不平衡的处理方法 在机器学习中,常常会遇到样本比例不平衡的问题,如对于一个二分类问题,正负样本的比例是 10:1. 这种现象往往是由于本 ...
最新文章
- windows下 安装 rabbitMQ 及操作常用命令
- 1.Easy Touch 3.1
- 改善Hibernate应用程序性能的7种方法
- 8.3实例程序：平面阴影
- bzoj5138 [Usaco2017 Dec]Push a Box
- centos php管理面板,CentOS Web Panle控制面板PHP Version Switcher
- java text to speech_java - 无法使用“ TextToSpeech.speak（）”方法 - 堆栈内存溢出
- 广义线性模型之泊松回归
- php汉字转换拼音,php实现汉字转拼音
- 【2021/12/21】MySQL的json查询之json_keys、json_object、json_overlaps、json_pretty
- 贪吃的小Q_腾讯2018春招技术类编程题
- 【机器学习】阿里云天池竞赛——工业蒸汽量预测（6）
- F28379D烧写双核程序(在线离线)
- Android开源的社交应用
- loglog matlab,MATLAB 函数loglog()
- 小技巧使Windows Live Writer网络图片本地化
- wifi 直接序列扩频传输技术（DSSS）及1M,2M速率时调制和编码方式
- 最全面的Java核心技术开发手册
- Python基金数据实战分析：偏债混合基金篇
- 高会职称计算机课程,高会职称计算机《Frontpage 2000网页制作》全部开通