原创 CSDN-markdown 頁間跳轉(錨點鏈接)的實現

   錨點鏈接,也稱作“錨點”。通過點擊命名錨點,瀏覽器能夠快速重定向網頁特定的位置,跳轉到該錨點所定位置(比如快速到頁首、頁尾或者網頁中某處)。 本文舉例講解 CSDN-markdown 通過 id 屬性實現:    頁內跳轉:

原创 概率圖模型(01): 概述 & 三種分佈 (邊緣 & 聯合 & 條件)

  本博客中概率圖模型(Probabilistic Graphical Model)系列筆記以 Stanford 教授 Daphne Koller 的公開課 Probabilistic Graphical Model 爲主線,結合

原创 CSDN-Markdown 擴展功能基於 HTML 的實現

Markdown 是一種可以使用普通文本編輯器編寫的標記語言,可使文本具有一定格式。CSDN-markdown 編輯器是其衍生版本,支持基於 PageDown ( Stack Overflow 所使用的編輯器) 的擴展功能(如表格

原创 概率圖模型: Coursera課程資源分享和簡介

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原创 歡迎使用 CSDN-markdown 編輯器

歡迎使用Markdown編輯器寫博客 本Markdown編輯器使用StackEdit修改而來,用它寫博客,將會帶來全新的體驗哦: Markdown和擴展Markdown簡潔的語法 代碼塊高亮 圖片鏈接和圖片上傳 LaTex數學公

原创 CSDN-markdown 文字樣式設置(字體, 大小, 顏色, 高亮底色)

  本文介紹 CSDN-markdown 藉助 html 實現文字樣式設置,包括字體、大小、顏色、高亮和底色。點擊這裏跳轉到文末的顏色列表。   Markdown 通過簡單標記語法,使普通文本內容具有一定格式。但它本身不支持修改字

原创 CSDN-markdown 內嵌 LaTeX - Mathjax 簡介

Mathjax 簡介 Mathjax 插件 對於基礎的Markdown語法,我們需要通過使用MathJax,使其可以解析LaTeX數學表達式,通常情況下,我們需要引入MathJax插件纔可能工作1。 <script type

原创 CSDN-markdown 首行縮進的快捷實現: 全角空格配合

在排版時,漢語經常需要首行空兩格,但是Markdown 語言本身並不提供實現段首縮進功能,而手動輸入空格很難掌握寬度,很不推薦。這裏介紹我認爲最簡單快捷的實現方法:全角空格+&emsp;配合互補. 1. 全角空格 一般的中文輸入法

原创 機器學習(周志華)習題解答4.3: Python小白詳解ID3決策樹的實現

說明:python小白我用了修改自《Machine Laerning in Action》的代碼和學習了這篇和這篇博文對於離散和連續兩種不同特徵類型的處理,十分感謝。ID3算法本身這裏不贅述,本文主要以一個初學者的角度詳細講解算法的pyt

原创 概率圖模型(06): 概率圖雙重對偶視角 || 馬爾可夫網 & 條件隨機場及應用

  本博客中 PGM 系列筆記以 Stanford 教授 Daphne Koller 的公開課 Probabilistic Graphical Model 爲主線,並參閱 Koller著作及其翻譯版對筆記加以補充。博文的章節編號與課程視頻

原创 概率圖模型(05): 揭示局部概率模型, 稀疏化網絡表示(Structured-CPDs)

局部概率模型(Structured-CPDs)——揭示局部概率結構, 稀疏化網絡表示   本博客中 PGM 系列筆記以 Stanford 教授 Daphne Koller 的公開課 Probabilistic Graphical Mod

原创 概率圖模型(02)上: 貝葉斯網中獨立關係(因子分解 & 影響流動)

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原创 LaTeX Error: File ''picins.sty'' not Found.

CTeX是包含了這個文件(picins.sty)的,但是TeXLive沒有,需要手動安裝。 Step 1 點擊這裏下載整個zip,把解壓出來的整個 picins 目錄,拷貝到 texmf-dist/tex/latex 目錄下。 或更準確的

原创 概率圖模型(02)下: 貝葉斯網兩等價觀點(條件獨立和因子分解)

  本博客中 PGM 系列筆記以 Stanford 教授 Daphne Koller 的公開課 Probabilistic Graphical Model 爲主線,並參閱 Koller著作及其翻譯版對筆記加以補充。博文的章節編號與課程視頻

原创 概率圖模型(03): 模板模型(動態貝葉斯, 隱馬爾可夫和Plate模型)

模板模型(DBNs, HMMs 和 Plate Model)——基於時序或對象關係的建模  本博客中 PGM 系列筆記以 Stanford 教授 Daphne Koller 的公開課 Probabilistic Graphical Mod