博弈论(Game Theory) - 04 - 纳什均衡 开始 纳什均衡和最大最小定理是博弈论的两大基石. 博弈不仅仅是对抗,也包括合作和迁就,纳什均衡能够解决这些问题,提供了在数学上一个完美的理论. 纳什均衡的中心思想是主动选择一个对大家都有利的战略,迫使其他玩家选择相同的战略组合. 纳什均衡 示例 这里,我们使用"战略式"表述,如下: B L M R A U 3,2 4,7 5,1 H 6,1 2,8 1,1 D 3,7 8,9 10, 4 纯战略纳什均衡的划线法 注:我用红色代替
博弈论(Game Theory) - 04 - 纳什均衡 开始 纳什均衡和最大最小定理是博弈论的两大基石. 博弈不仅仅是对抗,也包括合作和迁就,纳什均衡能够解决这些问题,提供了在数学上一个完美的理论. 纳什均衡的中心思想是主动选择一个对大家都有利的战略,迫使其他玩家选择相同的战略组合. 纳什均衡 示例 这里,我们使用"战略式"表述,如下: B L M R A U 3,2 4,7 5,1 H 6,1 2,8 1,1 D 3,7 8,9 10, 4 纯战略纳什均衡的划线法 注:我用红色代替
Game Theory Reveals the Future of Deep Learning Carlos E. Perez Deep Learning Patterns, Methodology and Strategy @ IntuitionMachine.com 译自:https://medium.com/intuitionmachine/game-theory-maps-the-future-of-deep-learning-21e193b0e33a#.2vjbrl5di 若你一直fo
Rikka with Nash Equilibrium Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others) Memory Limit: 524288/524288 K (Java/Others)Total Submission(s): 1460 Accepted Submission(s): 591 Problem Description Nash Equilibrium is an important concept in game theory. Ri
Source: Connected Brain Figure above: Bullmore E, Sporns O. Complex brain networks: graph theoretical analysis of structural and functional systems.[J]. Nature Reviews Neuroscience, 2009, 10(3):186-198. Graph measures A graph G consisting of a set of
Source: verysmartbrothas.com It has been confusing since my first day as a PhD student about theory and its relationships with science, and other interchangeable concepts such as models, hypothesis and conceptual framework. Now I am beginning to get
Machine Learning Algorithms Study Notes 高雪松 @雪松Cedro Microsoft MVP 本系列文章是Andrew Ng 在斯坦福的机器学习课程 CS 229 的学习笔记. Machine Learning Algorithms Study Notes 系列文章介绍 3 Learning Theory 3.1 Regularization and model selection 模型选择问题:对于一个学习问题,可以有多种模型选择.比如要拟合一组样本点,
This content is part of the series: Java theory and practice A brief history of garbage collection Anatomy of a flawed microbenchmark Are all stateful Web applications broken? Be a good (event) listener Building a better HashMap Characterizing thread
Chapter 1.6 : Information Theory Chapter 1.6 : Information Theory Christopher M. Bishop, PRML, Chapter 1 Introdcution 1. Information h(x) Given a random variable and we ask how much information is received when we observe a specific value for thi
一些机器学习算法的简介 本节开始,介绍<Computer Science Theory for the Information Age>一书中第六章(这里先暂时跳过第三章),主要涉及学习以及学习的理论——VC理论.而本文主要是介绍一下什么是学习,以及一些常见的学习算法. (一)学习概念 首先,我们用一个例子来介绍什么是学习.假设我们想要用一个算法来识别不同类型的车,比如小汽车.卡车.拖拉机等.根据我们的思维以及对这个领域的知识可知道,我们可以用一系列特征来区分它们,比如我们可以用轮子的数量,发
高维空间中的球体 注:此系列随笔是我在阅读图灵奖获得者John Hopcroft的最新书籍<Computer Science Theory for the Information Age>所作的笔记.其中我只详细读了第二(高维空间).三(随机图).六(VC理论)章,其他的某些章节也略微看了一下,但没有作笔记.此书的章节大部分是相互独立的,事实上每一个章节都是一个大的方向,代表了作者认为的在信息时代中最有用的计算机理论. (一)介绍 第一部分,高维空间.在现实的世界里,很多数据的维度都是及其高的
一起啃PRML - 1.2 Probability Theory @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ A key concept in the field of pattern recognition is that of uncertainty. 可以看出概率论在模式识别显然是非常重要的一大块. 读其他书的时候在概率这方面就也很纠结过. 我们也还是通过一个例子来理解一下Probability Theory里面一些重要的概念. Ima
参考文章: JAVA NIO之浅谈内存映射文件原理与DirectMemory Java NIO 2.0 : Memory-Mapped Files | MappedByteBuffer Tutorial How Java I/O Works Internally at Lower Level? 1. JAVA I/O theory at lower system level Before this post, We assume you are fmailiar with basic JAVA
Part 1: Theory 目录: What's GMM? How to solve GMM? What's EM? Explanation of the result What's GMM? GMM is short for Guassian Mixture Model, which can be represented as follows:\[p(\mathbf{x}) = \sum_{k=1}^{K}\pi_kp(\mathbf{x}|\theta_k)\] where, \[p(\m