Comments (2)
Cảm ơn bạn,
Mình đã sửa hầu hết các lỗi, trừ:
- Trang 149 đúng là dấu bằng, dấu thứ hai mới là dấu xấp xỉ.
- Trang 270, có nhiều dấu bằng không có gì lạ thường, vì đằng sau đó có nhiều trị riêng bằng 0. Mình thấy có thừa một dấu phẩy nên đã bỏ đi.
Các phần trong mục "Khác" sẽ được chuyển sang một issue khác.
from ebookmlcb.
Trang 149 đúng là dấu bằng, dấu thứ hai mới là dấu xấp xỉ.
Oh, mình diễn tả không tốt lắm. Ý mình không nói về dấu xấp xỉ 1.5x10^(-4).
Chính xác thì trong đoạn
p(B)\prod_{i=1}^{d} p(x_i|B) = \frac{3}{4} (\frac{4}{20})^2 \frac{2}{20} \frac{1}{20} \approx 1.5 \times 10^{-4}
,
mình chưa thật hiểu dấu bằng duy nhất ở đây. Thật khó hiểu khi vế trái là tích của 9 số hạng p(x_i|B)
.
Mong bạn giải thích x_i
là gì và tại sao bạn dùng prod_{i=1}^{d}
.
Hiện tại thì mình đang hiểu là p(B|\text{d5}) \propto p(B) \prod_{j=1}^{4} \hat{\lambda}_B(\text{d5}_j)
(xin dùng https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php để xem cụ thê
from ebookmlcb.
Related Issues (20)
- Trang 110: chú thích số 23 để không hợp lý trong bản in, dễ hiểu nhầm thành 0^23.
- Hình 14.2 nên nới dài ra một chút. HOT 1
- Trang 214: Từ biểu diễn nên cho vào ngoặc kép. Mặc dù, mình không tìm được từ nào hay hơn :) HOT 1
- Trang 70: không nên kí hiệu là x_i^j cho vị trí (i,j) vì dễ gây hiểu nhầm với số mũ. HOT 1
- Trang 69: Có nên giả sử xác suất có dạng Bernoulli trước và ta đi tìm phân phối này không?
- Trang 75: "đây chính là bài toán tối ưu cho 4.38". Theo mình là 4.9 thì mới chính xác
- Trang 189: Chưa được rõ ý. Có nên nói ngay từ đầu ta sẽ đi tìm lý do tại sao hàm sigmoid được dùng nhiều nhất. Thay vì cuối cùng mới đưa ra.
- Trang 215: Có một câu hỏi là tại sao ta bỏ hết hệ số bias "b" tất cả neuron ra? Có lợi gì?
- Trang 223: Cùng chiều với vector thì có thể hiểu được. còn cùng chiều với ma trận là như thế nào?
- Trang 135: hàm kmeans_display không tìm được
- MNIST hiện tại không download được bằng fetch_mldata, nên ghi chú là dùng fetch_openml thay thế HOT 3
- Trang 209-210: hàm pred(W, X) hình như không đầy đủ. HOT 1
- Build latex bị lỗi.
- Trang 68: môi trường xun quanh -> môi trường xung quanh HOT 1
- Trang 355: Hàm g(x) là một hàm lõm HOT 3
- 12.3. GDM HOT 3
- Fix typo
- Các anchor (ref) bị lỗi nên chỉ hiển thị ?? HOT 1
- 14. Logistic Regression - Lỗi 0 feature trong MNIST
- Ebook không còn truy cập được.
Recommend Projects
-
React
A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.
-
Vue.js
🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.
-
Typescript
TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.
-
TensorFlow
An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
-
Django
The Web framework for perfectionists with deadlines.
-
Laravel
A PHP framework for web artisans
-
D3
Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉
-
Recommend Topics
-
javascript
JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.
-
web
Some thing interesting about web. New door for the world.
-
server
A server is a program made to process requests and deliver data to clients.
-
Machine learning
Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.
-
Visualization
Some thing interesting about visualization, use data art
-
Game
Some thing interesting about game, make everyone happy.
Recommend Org
-
Facebook
We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.
-
Microsoft
Open source projects and samples from Microsoft.
-
Google
Google ❤️ Open Source for everyone.
-
Alibaba
Alibaba Open Source for everyone
-
D3
Data-Driven Documents codes.
-
Tencent
China tencent open source team.
from ebookmlcb.