Data Science47 Practical Machine Learning Link from : http://www.cvchina.info/2010/11/03/practical-machine-learning/ This course introduces core statistical machine learning algorithms in a (relatively) non-mathmatical way, emphasizing applied problem-solving. The prerequisites are light; some prior exposure to basic probability and to linear algebra will suffice. Jan 22: Tutorial [Ariel Kleiner] Jan 29: Classification [Simon Lacoste-Ju.. 2010. 11. 3. [용어정리] Maximum likelihood estimation & Corpus smoothing Maximum likelihood estimation : - likelihood : A가 true B가 true일 확률. p( A | B ) 로 나타낸다. 보통 어떤 결과가 있고, 결과를 이끌어낸 여러가지 가설이 있을때 각 가설이 결과를 도출해 낼 확률을 likelihood 라고 한다. (예) 배고플때 라면을 먹을 확률. p ( 배고름 | 라면먹기 ) - Maximum likelihood estimation : B가 정해저있을때 여러가지 A중에 확률을 높이는 것을 찾는것. (예) 난 지금 라면을 먹을꺼야. 그런데 내 상태는 어떨때 만족할 확률이 높을까? p ( 배고픔 | 라면먹기 ) >>> p ( 배부름 | 라면먹기 ) 간단하게 2개의 인자들로만 확률값의 maximum likelihood를 측정했지만, .. 2010. 10. 28. Adobe Photoshop CS5 - PatchMatch - www.CS5.org 연구실에서 하던 프로젝트들의 대부분이 거의 완벽하게 시연이 되고 있구나... 역시 어도브다 ㅋㅋ 2010. 4. 5. Latent Dirichlet Allocation 요약 : TODO 2010. 2. 18. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 12 다음