丘比特的帽子
对A Bayesian Approach to Adaptive Video Super Resolution 讲解,并对贝叶斯法和极大似然估计在机器学习的角度讲解
希望up主高产似母猪[doge]
♥ 2
刚开始看感觉UP声音犹犹豫豫的,没想到讲的很清楚哈哈[热词系列_三连]
现场听过,再来温习。
♥ 2 ↩ 1
好的我找找
论文是PAMI那篇吗?
↩ 1
15:00左右关于先验项的解释部分,个人认为先验信息不是参数量不能过大,而是整个待测事件服从高斯分布,导致表现出参数量不能过大这么个“果”
up主讲最大后验和最大似然讲得真清晰呀!
MAP公式为啥后面要取log?
↩ 2
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希望up主高产似母猪[doge]
♥ 2
刚开始看感觉UP声音犹犹豫豫的,没想到讲的很清楚哈哈[热词系列_三连]
♥ 2
现场听过,再来温习。
♥ 2 ↩ 1
好的我找找
论文是PAMI那篇吗?
↩ 1
15:00左右关于先验项的解释部分,个人认为先验信息不是参数量不能过大,而是整个待测事件服从高斯分布,导致表现出参数量不能过大这么个“果”
up主讲最大后验和最大似然讲得真清晰呀!
MAP公式为啥后面要取log?
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