昨天发布的一篇博客没有了，明明而且明明点了线上保存，草稿箱里居然也没有了，只有以前的版本

gzgqllxh 2015-06-10 08:33:34

从k-means和混合高斯模型到离散隐结点的EM算法

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不再相见 2015-06-10

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能把文章之前的版本找回来吗，我点了线上保存了，为什么草稿箱里没有呢

您的草稿箱里目前有两篇标题一样的，您打开看下

gzgqllxh 2015-06-10

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能把文章之前的版本找回来吗，我点了线上保存了，为什么草稿箱里没有呢

不再相见 2015-06-10

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引用楼主 gzgqllxh 的回复:

从k-means和混合高斯模型到离散隐结点的EM算法

编辑后的文章需要点击发表文章，您再看下您的草稿箱

单类学习是一种无监督的训练分类器的方法，当数据集中的一些类要么数量很少，要么没有明确定义的特征。不平衡的数据集问题引入了过度拟合的风险，因为受监督的机器学习模型通常难以推广到少数类。通过一类学习，分类器被训练成专门从单个类中识别良好表征的实例，因此这种类型的分类器也被称为一类分类器。在检测异常熔池的情况下，尽管异常熔池的比例相对于正常熔池较小，但理论上，我们可以通过生成一组具有较差印刷过程的异常训练样本来修复数据不平衡。

生成模型是人工神经网络，能够创建人类从未见过的“假”数据，目标是使其与真实数据无法区分。这里有一个例子，说明了一组特定的生成模型——称为生成对抗网络——在观察了成千上万张人脸图像后能够创造出什么:Source:这就好像神经网络学会了创造一个他们观察到的世界的替代现实。新音乐总是会出现取代旧音乐。人们应该在创作新歌时有创造性。他们需要时间创作一首新歌。他们在制作歌曲时应该考虑的一个因素是歌词。对于那些很难找到一个合适的词来创作歌词的人(比如我)，这将是一个问题。他们会花很多时间来做歌词。

得让你跳啊跳，我不会让你跳，跳，让你跳，跳，跳起来让它变得更好，让它跳跳，我要让他们成功，你觉得我们今天要谈些什么？约翰，我们要谈谈斯托尔。让我们回顾一下上次跳过的一个例子，首先呢，欢迎回来61 C，没错，这次我真的做到了，所以这是其中一个例子，但我把它翻转了一点，我是说我们要从这个机器代码开始，我们想把它分解成汇编语言。

所以让我再重申一次。节点这种关系把节点想象成任何真实世界的实体。从最简单的意义上来说，你能看到的东西或物理上存在的东西。它可以是一个人，一个地方，一个汉堡，一部电影…我想你明白了。关系只是节点之间的某种交互。更抽象一点。就像两个人之间的友谊。或者两个城市之间的高速公路。简单吧？接下来，让我们看看图表的数据模型。在下面的方法中，计算 SSD 模型上的图像批次的正向传递，并返回其结果。如果模型处于评估模式，则正向传递返回输入图像上的模型预测。但是，如果在训练模式下进行正向传递，则只返回损失。

接下来，让我们转向定义。四个数字之间的横条简单地说明了每个数字与成对总和的比率。换句话说，每个条形都是两个相邻数字的标准化堆积条形。我们在这里将这四个杆称为成对杆。当然，ab符号用于命名成对杆的段，暗示了将这些段理解为条件概率。线对中线段的排序惯例是，与对角线上的数字相关的部分最靠近图表的中心。左侧和顶部的金色条分别代表行总和和列总和。这两个条形都包含所有四个数字的信息。同样，条形应被认为是标准化的。

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