03 2022 档案
摘要：线性判别分析（LDA） 也是一种降维方法，思想就是 多维空间中，数据处理分类问题较为复杂，LDA算法将多维空间中的数据投影到一条直线上，将 d d d维数据转化成1维数据进行处理。对于训练数据，设法将多维数据投影到一条直线上，同类数据的投影点尽可能接近，异类数据点尽可能远离。对数据进行分类时，将其投
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摘要：这个知识点之前也是来来回回看了好久，我的理解是，因为没有办法一次性算出符合所有样本的目标函数，所以就只能每次一小步一小步地接近最优解，要知道其实一个样本就可以算出最优解了，但是还要兼顾其他样本。 还是做的500问的笔记 核心思想归纳： 初始化参数，随机选取取值范围内的任意数；迭代操作： a）计算当前
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摘要：代价函数 代价函数，在训练逻辑回归模型中需要有个评判标准，让我知道模型参数是多少的时候，模型最优。值得注意的是代价函数是针对整个训练集样本的误差平均。一个好的代价函数需要满足两个最基本的要求：能够评价模型的准确性，对参数θ可微。 就比如假设现在有好多个 ( x , y ) (x,y) (x,y)，把
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摘要：这个资源真好机器学习500问，其实完全看这个就够了，我只是做一下笔记，膜拜膜拜。刚开始学的时候，因为是偏深度学习一些，导致一些基础的东西，不太牢靠，就记录一下，写的不好，请多担待。 数学基础蛮重要，了解的但不仅限于矩阵、求导、矩阵相关运算（特征向量、特征值、奇异值等等）、概率（贝叶斯公式、各种分布）
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摘要：最近忙着找工作，又要搞毕业论文，都没时间记录了，就写一下。 TalkNet 2: Non-Autoregressive Depth-Wise Separable Convolutional Model for Speech Synthesis with Explicit Pitch and Dura
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摘要：最近在刷leecode，碰见字符串检索题。原题是这样的，有两个字符串，一长一短，就看看短的是不是在长的里面，如果在返回第一个字符的下标。 因为总忘记，所以记录下我的思路是咋捋顺的，其实看这一篇就够了，从头到尾彻底理解KMP 最开始也是想，暴力执法，维护两个下标，一个划长字符串，一个来回遍历段字符串，
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