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探索一句话版的机器学习与深度学习

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2018-04-26 08:16:15
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一句话版本的机器学习和深度学习有2个目的： 1. 有的小伙伴，跟我一样有畏难情绪，没开始就吓跑自己，如果听完一句话，觉得不是那么恐怕和玄奥，也许可以继续学； 2. 强迫自己反复复习，提炼学过的知识
机器学习
直觉
深度学习
一句话版机器学习
一句话总结
深度碎片 发消息
As Simple As Possible
视频选集
（1/41）
一句话版机器学习：为什么说regularization是阻止overfitting的好办法
02:03
一句话版机器学习：如何直观理解PCA的目的和原理
04:40
一句话版机器学习：PCA的维数K应该怎么选？
04:09
一句话版机器学习：为什么说PCA不应该被用来规避overfitting?
01:53
一句话版机器学习：如何理解anomaly detection的实质和工作原理
03:21
一句话版机器学习：实际操作中的anomaly detection一个简单工作流程是怎样的？
03:49
一句话版机器学习：如何理解Anomaly detection的阈值的寻找过程？
02:46
一句话版bayes theorem：尝试直观理解条件概率和Bayes rule
07:20
一句话版条件概率：如何套用公式计算良品与合格的条件概率问题
04:53
一句话版CNN：机器视觉的主要任务和困难挑战是什么
02:00
一句话版CNN：如何直观理解CNN与普通神经网络的算法上的本质区别
09:02
一句话版CNN：如何直观理解CNN与普通神经网络的算法上的本质区别（细节理解和过往笔记理解积累）
03:42
一句话版CNN：如何理解padding的意义和算法
03:02
一句话版CNN：如何理解stride的意义和算法注意事项
03:47
一句话CNN：从单色图片到彩色图片，input，filter与feature map 有哪些变化值得注意？
05:34
一句话的CNN：为什么处理图片CNN比DNN高效的多？
03:53
一句话的CNN：如何理解pooling layer的意义和工作原理？
03:07
一句话的CNN： 如何理解feature map在逐步缩小，feature map的channels在逐步增多的合理性（LeNet-5流程）
01:14
一句话CNN：如何理解convolutional layer的设计优势
01:44
一分钟的CNN：如何理解IoU(Intersection over Union)和NMS(non maximum suppression)算法？
03:41
10分钟版图解读深度学习论文的策略梳理
10:36
16分钟版RCNN：图解RCNN物体识别全流程
16:01
8分钟 如何理解maximum likelihood estimation
07:56
4分钟概率机器学习 如何理解maximum posterior parameter estimation
04:39
7分钟 bayesian DL 如何从Bayes角度理解深度学习
08:38
5分钟bayesian 如何理解prior分布到posterior分布的变化过程
05:28
10分钟 如何直观理解bayes rule建模公式
11:22
3分钟ML 如何理解数据的稀疏行sparsity
02:43
1分钟版GoogleNet inception
01:30
1分钟版Transfer learning
01:22
1分钟版机器视觉的现状
01:11
3分钟 如何理解一个模型完成多任务的物体识别
02:46
2分钟CNN 如何用landmark detection 来完成人脸识别
02:38
7分钟如何用CNN模型与sliding window完成对大图片中小物体的寻找并分类
06:50
5分钟YOLO模型是如何识别物体类别和计算方框的
05:49
4分钟为什么将数据映射到新维度上能产生新知识新发现
04:08
2分钟如何理解one shot learning解决人脸辨识
02:01
1分钟Siamese network
00:55
9分钟triplet loss的意义和构造
08:49
4分钟如何用siamese network 和logistic regression做face verification
04:17
8分钟如何理解neural style transfer的模型和损失函数
08:51

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献给所有认为数学和深度学习很重要，但认为自己“不擅长数学”的人！
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