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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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  • regression
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