本文對應斯坦福ML公開課的第12個視頻，第12個視頻與前面相關性并不大，開啟了一個新的話題——無監督學習。主要內容包括無監督學習中的K均值聚類(K-means)算法，混合高斯分布模型(Mixture of Gaussians, MoG)，求解MoG模型的EM算法，以及EM的一般化形式，在EM的一般化形式之前，還有一個小知識點，即Jensen不等式(Jensen’s inequality)。
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本文對應ML公開課的第11個視頻。前半部分仍然是講學習理論的內容，后半部分主要講述一些在具體應用中使用ML算法的經驗。學習理論的內容包括貝葉斯統計和正則化(Bayesianstatistics?and?Regularization)、在線學習(OnlineLearning)。ML經驗包括算法的診斷(Diagnostics?for?debugging?learning?algorithms)、誤差分析(error?analysis)、
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本篇是ML公開課的第10個視頻，上接第9個視頻，都是講學習理論的內容。本篇的主要內容則是VC維、模型選擇(Model Selection)。其中VC維是上篇筆記中模型集合無限大時的擴展分析;模型選擇又分為交叉檢驗(Cross Validation)和特征選擇(FeatureSelection)兩大類內容。
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當無人駕駛汽車、完虐人類圍棋高手的AlphGo等等以前只能在科幻電影中見到的“未來科技”逐一出現在了我們現實生活中的時候，這樣的“小身材有大智慧”的智能芯片似乎也能夠夢想照進現實了。
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本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內容包括生成學習算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。
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最近在看Ng的機器學習公開課，Ng的講法循循善誘，感覺提高了不少。該系列視頻共20個，每看完一個視頻，我都要記錄一些筆記，包括公式的推導，講解時候的例子等。按照Ng的說法，公式要自己推理一遍才能理解的通透，我覺得自己能夠總結出來，發到博客上，也能達到這個效果，希望有興趣的同學要循序漸進，理解完一個算法再開始學另外一個算法，每個算法總結一遍，雖然看起來很慢，但卻真正的理解了，所謂雖慢實快者也。 由于博客上寫公式實在是太難弄了，如果一個公式一個公式的轉成圖片傳上來，反而是排版很差。所以索性全部弄成圖片傳
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斯坦福大學醫學院的研究人員開發了一種全新的方法，僅需要一臺普通的噴墨打印機，就可以生產便宜而且可以重復使用的診斷用途的“芯片實驗室(Lab-on-a-chip)”。
根據百度百科的解釋，芯片實驗室是指把生物和化學等領域中所涉及的樣品制備、生物與化學反應、分離檢測等基本操作單位集成或基本集成于一塊幾平方厘米的芯片上，用以完成不同的生物或化學反應過程，并對其產物進行分析的一種技術。
斯坦福基因組技術中心的生物化學和遺傳學教授Ron Davis稱，新技術將單片芯片的成本降
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科學家們經常會發現尚未完全理解其中因果的事物令人興趣盎然，但是對于工程師而言，此種未知奧秘卻是夢魘。工程師的工作是將基礎知識轉化為實用技術，這意味著需要洞察細節。 12月5日，全球頂級研究人員匯聚舊金山，參加IEEE國際電子組件會議(IEDM)。斯坦福大學團隊在會議上發表的一篇論文，正是這種洞察細節精神的體現。 由IBM電子工程師出身的黃漢森教授(H. S. Philip Wong)領導的該團隊，在深入研究一種新型數據存儲技術。對于智能手機和其他移動設備而言，高效節能
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