在以圖形方式指示系統,過程或現象的幾種近似表示中的哪一種最真實。該圖由Karl E. Taylor於1994年發明,有助於對不同模型進行比較評估。它用於根據三個統計量,皮爾森相關係數(R),均方根誤差(RMSE)誤差和標準差,來量化建模與觀察行為之間的對應程度

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e的含義是單位時間內「增長的極限」;或說是。(e is the base rate of growth shared by all continually growing processes.)
e是個常數,是個無理數(無限不循環小數),e定義有下面三種:
1. 定義下面數列的極限值為 e:

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Appropriate:是形容詞指「恰當」、「適當」;帶有「合理性」的意思。
Judy's outfit isn't appropriate for school.
It's not appropriate to wear bright clothes to funerals.

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Youth is not a time of life; it is a state of mind; it is not a matter of rosy cheeks, red lips and supple knees; it is a matter of the will, a quality of the imagination, a vigor of the emotions; it is the freshness of the deep springs of life. Youth means a temperamental predominance of courage over timidity of the appetite, for adventure over the love of ease. This often exists in a man of sixty more than a body of twenty. Nobody grows old merely by a number of years. We grow old by deserting our ideals.
Years may wrinkle the skin, but to give up enthusiasm wrinkles the soul. Worry, fear, self-distrust bows the heart and turns the spirit back to dust.
Whether sixty or sixteen, there is in every human being's heart the lure of wonder, the unfailing child-like appetite of what's next, and the joy of the game of living. In the center of your heart and my heart there is a wireless station; so long as it receives messages of beauty, hope, cheer, courage and power from men and from the Infinite, so long are you young.

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Journey - Don't Stop Believin' (from Live in Houston 1981: The Escape Tour)
Just a small town girl livin’ in a lonely world (寂寞世界的小鎮姑娘)
She took the midnight train goin’ anywhere... (搭上沒有目的地午夜列車)
Just a city boy born and raised in South Detroit (南部城市長大的男孩)
He took the midnight train goin’ anywhere.... (也搭上沒有目的地午夜列車)

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在用 ANOVA 時,會得到一個 F-test,這個 test 只能告訴你整個 model 是否顯著 (i.e., 總體平均數不相同或不完全相同),並不能告訴你特定的組與組之間是否有差異。有很多種方法可以比較組間的平均值是否有差異,這些方式就稱作多重比較 (multiple comparisons)
 
如果要作 post hoc comparisons (有人叫 posteriori test) ,有許多選擇:1) Fisher’s Least Significant Difference (又稱為 LSD);2) Tukey’s Test;3) The Ryan Procedure (REGWQ);4) The Scheffé Test;5) Dunnett’s test for comparing all treatments with a control。

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Lexical
Of or relating to the vocabulary, words, or morphemes of a language.
is something that relates to vocabulary or the words which make up a language.
Lexical features: whole word, prefix/suffix (various lengths possible), stemmed word, lemmatized word.
Lexical meaning is defined as the meaning of a base or root word without considering any prefix or suffix which may be attached.

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【譯文】牛津著名的物理學家Roger Penrose爵士(2020諾貝爾物理獎得主之一)對意識的量子起源(the quantum origins of consciousness)有一個大膽,甚至稱得上是瘋狂的理論。他認為:我們必須超越神經科學,進入量子力學的神秘世界,才能解釋人們豐富的心理活動。
沒有人能了解美國麻醉醫師Stuart Hameroff提出的理論原理;但是保守的看法認為他們的理論(幾乎可以肯定)是錯誤的,然而,也物理學家Roger Penrose是如此傑出的物理學家,而使我們無感地不在乎他們所共同提的關於意識的量子起源,有可能是一個錯誤。

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P問題(polynomial problems集合)是:多項式時間內可以找出解的決策性問題(decision problem)的集合。
NP(未定多項式)問題(non-deterministic polynomial):尚未找到多項式時間內的演算解法,但(若提供解,則)可以在多項式時間內驗證其解正確性的問題。因為仍未知這NP問題是否存在多項式時間內的演算法,故稱non-deterministic(未定)。
NP-complete問題是:屬於NP,而且是NP問題裡面最難解決的問題。
難到什麼程度?困難到只要其中某個問題可以在P時間內解決,那麼所有的NP問題就都可以在P時間內解決了。既然所有的NP問題都能歸約成NPC問題,那麼只要任意一個NPC問題找到了一個多項式的演算法,那麼所有的NP問題都能用這個演算法解決了,NP也就等於P 了。因此,給NPC找一個多項式演算法太不可思議了。【正是NPC問題的存在,使人們相信P≠NP】。我們可以就此直觀地理解,NPC問題目前沒有多項式的有效演算法,只能用指數級甚至階乘級複雜度的搜尋。
滿足以下兩個條件的,我們都稱之為NP-Complete
(一)「問題」是一個NP問題
(二)所有的NP問題都可以(用DTM)在polynomial time內規約成為這個「問題」。

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Academically, the terms are straightforward and reflect what they mean in real English:


  • Detection - The ability to detect if there is some 'thing' vs nothing.

  • Recognition - The ability to recognize what type of thing it is (person, animal, car, etc.)

  • Identification - The ability to identify a specific individual from other people


Obviously, each level is harder and requires more detail, going from detection to recognition to identification.



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RNN 的基本原理
RNN makes prediction based on the hidden state in the previous timestep and current input. 

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卷積神經網路(Convolutional Neural Networks),CNN 也被稱為 CNNs 或 ConvNets,它是目前深度神經網路(deep neural network)領域的發展主力。CNN 在影像辨識中甚至可以超越人類辨識的精準度。
CNN是一個很直觀的演算法,CNN的概念跟人類以眼睛去辨識有模擬相似之處。先用CNN的始祖Model:LeNet ,以LeNet來介紹CNN的運作。以下是LeNet的模型架構 ( 源自Yann LeCun 1998年論文 )

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