题目：贝叶斯网络参数学习（基于FullBNT-1.0.4的MATLAB实现）        贝叶斯网络学习分为结构学习和参数学习，前面用三篇分别介绍了两个工具箱共三个贝叶斯网络结构学习方法：        贝叶斯网络结构学习之K2算法（基于FullBNT-1.0.4的MATLAB实现）        贝叶斯网络结构学习之MCMC算法（基于FullBNT-1.0.4的MATLAB实现）       

在d2l文件夹内，共有5个文件和一个文件夹，分别是__init__.py, mxnet.py, paddle.py, tensorflow.py, torch.py这5个.py文件和__pycache__文件夹。其中，Location告诉你这个包安装在什么位置，在这个目录下，会有一个d2l文件夹（注：在上面目录里，d2l是我安装这个包的虚拟环境的名字，与d2l包无关）。另外，Requires表示d

题目：在Matlab中使用barweb绘制带方差的分组柱状图时的几个注意事项注：本人电脑上安装有Matlab r2009b, r2014a, r2017b三个Matlab版本，其中r2009b, r2014a对应文中提到的Matlab低版本，r2017b对应文中提到的Matlab高版本；程序在本人电脑上的测试通过，不同Matlab可能会出现新的问题。Matl...

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机器学习（西瓜书）注解：第12章 计算学习理论本次更新第12章，计算学习理论。针对该章注解有任何问题欢迎在此留言~相信本章是很多读者望而却步的一章，相信本章是很多以本书为教材的老师在讲课时会直接跳过的一章，相信本章是很多资深机器学习研究者都不予理睬的一章……但既然已经入了机器学习这个坑，总感觉如果不去了解一点儿有关本章的内容，少点什么似的...

在d2l文件夹内，共有5个文件和一个文件夹，分别是__init__.py, mxnet.py, paddle.py, tensorflow.py, torch.py这5个.py文件和__pycache__文件夹。其中，Location告诉你这个包安装在什么位置，在这个目录下，会有一个d2l文件夹（注：在上面目录里，d2l是我安装这个包的虚拟环境的名字，与d2l包无关）。另外，Requires表示d

题目：贝叶斯网络结构学习之MCMC算法（基于FullBNT-1.0.4的MATLAB实现）        有关贝叶斯网络结构学习的一基本概念可以参考：贝叶斯网络结构学习方法简介        有关函数输入输出参数的解释可以参考：贝叶斯网络结构学习若干问题解释        本篇所基于的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)

题目：科学松鼠会压缩感知科普文章两篇：“压缩感知与单像素相机(陶哲轩)”“填补空白：用数学方法将低分辨率图像变成高分辨率图像

我在更新簇中心时，有些簇只有一个样本，也就是一个行向量，这样用mean对它求均值，得到的不是它本身（程序本身所期望的结果），而是将这个行向量所有元素取平均，然后将这个标量值赋值给簇中心向量时，Matlab自动会将簇中心向量所有元素都赋值为这个平均值。解决的办法也很简单，就是在更新簇中心时，判断一下属于当前簇的样本个数，如果大于1，每行一个样本，存成一个矩阵，直接对这个矩阵使用mean就行，反之若等

题目：压缩感知与Nquist抽样定理——模拟信息转换(AIC)学习总结一、引言压缩感知（CompressiveSensing, or Compressed Sensing）或译为压缩传感，或者称为压缩采样（Compressive sampling），以下统称压缩感知，简称CS。在压缩感知的有关文献中几乎都在说“压缩感知突破了传统的Nquist/Shannon抽样定理的限制，