# Introduction本章介绍的是深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machines，DBM)，应该算是玻尔兹曼机系列的最后一...

在上一小节中，我们分析了Mean Field Theory Variational Inference，通过平均假设来得到变分推断的理论，是一种...

我们将$X$：Observed data；$Z$：Latent Variable + Parameters。那么$(X,Z)$为complete...

可以根据数据约束和任务要求设计机器学习系统的不同方式。## Intuition在本课程中，将讨论处理特征、从中学习、对模型进行试验和为它们提供服...

使用工作流建立持续集成和交付管道，以可靠地迭代应用程序。# intuition持续集成 (CI) 允许团队以结构化的方式开发、测试和集成代码。这...

# 监督 vs 非监督监督或非监督学习，按照任务分可以将生成模型实现的功能分成以下几种，包括：{分类，回归，标记，降维，聚类，特征学习，密度估计...

# 监督 vs 非监督监督或非监督学习，按照任务分可以将生成模型实现的功能分成以下几种，包括：{分类，回归，标记，降维，聚类，特征学习，密度估计...

跟踪工作的变化以实现可重复性和协作。## Intuition无论是单独工作还是与团队一起工作，重要的是有一个系统来跟踪项目的变化，这样就可以恢复...

# 生成模型的定义前面所详细描述的模型以浅层的机器学习为主。本章将承上启下引出后面深度机器学习的部分。本小节，主要讲述的是什么是生成模型，它是不...