摘要：
PCA数学原理 一、总结 一句话总结： PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过【线性变换】将【原始数据变换为一组各维度线性无关的表示】，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 那么如何选择这个方向（或者说基）才能尽量保留最 阅读全文
摘要：
如何通俗易懂地解释卷积 一、总结 一句话总结： 卷积连续定义：$$( f * g ) ( n ) = \int _ { - \infty } ^ { \infty } f ( \tau ) g ( n - \tau ) d \tau$$ 卷积离散定义：$$( f * g ) ( n ) = \sum 阅读全文
摘要：
蒙特卡洛树简单介绍 一、总结 一句话总结： 2006年，Remi Coulom开发了一款叫做【Crazy Stone的围棋游戏】，该款游戏表现令人惊讶，斩获了好几个锦标赛冠军。【蒙特卡洛树就是该游戏的一个核心算法】。 从全局来看，蒙特卡洛树搜索的主要目标是：【给定一个游戏状态来选择最佳的下一步】。 阅读全文
摘要：
201119西瓜书系列博客 12、计算学习理论 一、总结 一句话总结： 【计算机学习理论研究的是关于通过计算来进行学习的理论】，即【关于机器学习的理论基础，其目的是分析学习任务的困难本质】，为学习算法提供理论保证。 例如：【在什么条件下可进行有效的学习，需要多少训练样本才能获得较好的精度等】。 12 阅读全文
摘要：
201119西瓜书系列博客 11、特征选择与稀疏学习 一、总结 一句话总结： 11.1、子集搜索与评价；11.2、过滤式选择；11.3、包裹式选择 11.4、嵌入式选择与L1正则化；11.5、稀疏表示与字典学习；11.6、压缩感知 11.1 子集搜索与评价 子集搜索 特征子集评价11.2 过滤式选择 阅读全文
摘要：
201119西瓜书系列博客 10、降维与度量学习 一、总结 一句话总结： 【降维】是【将原高维空间嵌入到一个合适的低维子空间中】，接着在低维空间中进行学习任务； 【度量学习】则是【试图去学习出一个距离度量来等效降维的效果】，两者都是为了解决维数灾难带来的诸多问题。 也许大家最后心存疑惑，那kNN呢， 阅读全文