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2017 年 6 月 27

Polynomial 多项式 Greedy heuristic 贪婪启发 Tune 优化 调整 Sparse Coding 稀疏编码 DBN(Deep Brief Neteworks)深度信念网络 Fully connected netowrks 全连接网络 Feature Map 特征映射 Receptive Field 感知野

2017 年 6 月 8

Sophisticate 使复杂 Normalize 使正常 使标准化 Exponentiation 取幂 Matrix 矩阵 Vectorize 向量化 Cross-entropy 交叉熵 Pessimistic 悲观的 Model Evalution 模型评估 Assumptions 假设 Terminology 术语 用词 Diverge 偏离 分离 Generalization performance 泛化能力 Resubstitution 重构 Proportion 大小 比例 Intact 完整的 原封不动的 Stratification 层理 Overleap 重叠 Resample 重新取样 Dimensional 空间 维度 Confidence interval 置信区间 Empirical 经验主义的 Population mean 总体平均值 Variance 方差 Emporocal distribution 经验分布 Underlying distribution 潜在分布 Normal distribution (Gaussian distribution) 正态分布(高斯分布) SVM (Support Vector Mechine) 支持向量机 Cross-validation 交叉验证

2017 年 6 月 3

Training Set 训练集 Hypothesis 假设 Linear Regression 线性回归 Logistic Regression 逻辑回归 Softmax Regression 多分类回归 Algorithm 算法 Estimate 估计 Modeling Error 建模误差 Sigmoid Function S形函数 Consistent 一致性 Brief 摘要 Canonical 权威的 Demonstrate 演示的 Reptitive 重复的 Primitive 原始的 简单的 Dimension 规模 大小 Discrete 离散的 不连续的 Arrange 排序 整理 Implict 暗示 Encapsulate 压入 Gradient Descent 梯度下降 Optimal Solution 最优方案 Threshold 阈值 Bias 偏置 Activate Function 激活函数 Transfer Function 转移函数 Processing Element 处理单元 Feedforward Neural Networks 前馈神经网络 Feedback Neural Networks 反馈神经网络 Perceptron 感知机
  • 机器学习

    机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。

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