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ProbabilisticinRoboticsⅢ:GaussianProcess&GaussianProcessRegression使用高斯过程进行贝叶斯推断可以作为一种很强大的machinelearning方法，既可用于回归又可用于分类。刘浚嘉：[PRⅡ]贝叶斯…
贝叶斯优化参考文献：自动机器学习超参数调整（贝叶斯优化）—介绍了例子贝叶斯优化(BayesianOptimization)深入理解贝叶斯优化(BayesianOptimization)简介所谓优化，实际上就是一个求极值的过程，数据科学的很多时候就是求极值的问题。那么怎么...
初学时候常见问题有：1.等等，凭什么数据是要服从一个高斯分布？有什么直观的道理吗？2.什么是kernel？为什么要引入kernel就好了？3.高斯过程为什么能回归出一个函数，还能确定一个CI(可信区间)？这篇文章要解决对这三个问题的直观理解。
论文标题：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks标题翻译：基于区域提议（Regi接下来我们评估我们的FasterR-CNN系统。使用COCO训练集训练，在COCO测试开发集上FasterR-CNNN有42.1%的mAP...
高斯过程可以让我们结合先验知识，对数据做出预测，最直观的应用领域是回归问题。本文作者用几个互动图生动地讲解了高斯过程的相关知识，可以让读者直观地了解高斯过程的工作原理以及如何使其适配不同类型的数据。引言即使读过一些机器学习相关的书，你也未必听说过高斯过程。
光学专业毕业设计：激光光斑尺寸的测量和研究（含外文翻译）.激光光斑尺寸的测量和研究摘要激光光斑尺寸是标志激光器性能的重要参数，也是激光器在应用中的重要参量。.本文主要介绍了两种测量激光光斑尺寸的方法：刀口扫描法，CCD法。.分析了利用...
最近在看论文，因为论文都是全英文的，所以需要论文查看的软件，在macOS上找到一款很好用的软件叫做知云文献翻译知云文献翻译界面长这样，可以长段翻译，总之很不错它的下载地址…
建立局部高斯过程回归模型，解决高斯过程回归求解超分辨问题的可行性问题；进一步利用稀疏求解算法，不仅优化高斯核函数的超参数，而且也优化了训练的初始输入，从而得到更精确的高斯过程回归解。实验证明本文所提超分算法及后处理方法在图像视觉
自回归采样技术可以这么理解，把（从标准高斯分布）采样得到的噪声变量转换为一个新的分布形式，或者说新的分布形式是标准高斯分布的转换分布（TransformedDistribution）。1.3搭建一个流有了这个认识，我们可以堆叠多个自回归…