Deep Learning[35]
机器学习八股文 - 模型相关
回归 线性回归的四个假设 线性关系：自变量 x 和因变量 y 之间存在线性关系 独立性：残差是独立的，特别是时间序列数据中连续残差之间没有相关性 同方差性：残差在 x 的每个水平上都有恒定的方差 正态性：模型的残差呈正态分布 误差和残差 误差是观察值与真实值之间的差；残差是观察值与模型估计值之间的差
深度学习八股文 - 基础概念
NN 中的 Bias？ 偏置 (bias) 相当于给线性变换加入常数项 b，使 z = Wx + b 而非 z = Wx。它的作用是允许激活函数（进而决策边界）向左或向右平移，使模型更好地适应不经过原点的数据分布。 常见实现方式有两种： 单独维护偏置向量 b 在输入向量前拼接常数 1，将偏置并入权重
深度学习 - 卷积神经网络 Convolutional Networks
卷积神经网路 Convolutional Neural Network CNN CNN的结构 卷积层 Convolution 池化层（下采样） Polling 全连接层 Full connection 卷积层 最基础的2D卷积操作，涉及到一个2D的过滤器（filter），或者说是核（kernel）。
深度学习 - 深度前馈网络 Deep Feedforward Networks
在机器学习中，如果想对非线性函数进行建模，深度前馈网络能够实现这一目标。 在深度学习中，使用一个简单函数的深度链来学习输入数据。 线性函数的输入函数： \hat{y} = \theta^\top x 非线性函数的输入函数： \hat{y} = f(\phi(x); \theta) 其中： \phi(
关于深度学习(Deep Learning ACS61011)这门课
关于这门课 这门课的授课老师是号称谢菲尔德大学最受欢迎的Lecture - Dr Sean Anderson。课堂的风格确实比较生动有趣，而且因为Deep Learning目前仍然比较前沿的原因，课堂上时常举一些比较cool或者exciting的例子，比如一次关于CUDA的课堂，开始跟我们讨论比特币