向量数学 前言 坐标系（2D） 向量运算 成员访问 向量加法 标量乘法 实际应用 移动 指向目标 单位向量 归一化 反射 点积 面向问题 叉积 法线计算 指向目标 更多信息 向量数学 前言 本教程是一个简短而实用的线性代数介绍，因为它适用于游戏开发。线性代数是研究向量及其用途的学科。向量在 2D 和 3D 开发中都...

Edward中文文档 注 关于变分推理 Resources 来源(书札小编注) Edward中文文档 github地址 Paper 中文文档地址 Edward 官方英文文档 Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台，其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在...

数字识别 背景介绍 模型概览 Softmax回归(Softmax Regression) 多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 卷积层 池化层 常见激活函数介绍 数据介绍 Fluid API 概述 配置说明 Program F...

1.7. 高斯过程 1.7.1. 高斯过程回归（GPR） 1.7.2. GPR 示例 1.7.2.1. 具有噪声级的 GPR 估计 1.7.2.2. GPR 和内核岭回归（Kernel Ridge Regression）的比较 1.7.2.3. Mauna Loa CO2 数据中的 GRR 1.7.3. 高斯过程分类（GPC） 1.7.4. GP...

2.8. 密度估计 2.8.1. 密度估计: 直方图 2.8.2. 核密度估计 2.8. 密度估计 校验者: @不将就 @barrycg 翻译者: @Xi 密度估计涉及了无监督学习，特征工程和数据建模这三个不同的领域。一些最流行和最有用的密度估计方法是混合模型，如高斯混合( sklearn.mixture.GaussianMixture ...

数字识别 说明: 背景介绍 模型概览 Softmax回归(Softmax Regression) 多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP) 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 卷积层 池化层 常见激活函数介绍 数据介绍 Fluid API 概述 配置说明 Prog...

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1. 监督学习 1. 监督学习 1.1 广义线性模型 1.1.1 普通最小二乘法 1.1.2 岭回归 1.1.3 Lasso 1.1.4 多任务 Lasso 1.1.5 弹性网络 1.1.6 多任务弹性网络 1.1.7 最小角回归 1.1.8 LARS Lasso 1.1.9 正交匹配追踪法（OMP） 1.1.10 贝叶斯回归 ...