文章分类 - 数学
摘要：from https://blog.csdn.net/fourierfeng/article/details/77929297 前言 本文并非要涉及数学史，只是追求推导及结果的严密性。 最初接触到拉格朗日乘子是求函数的条件极值，当时只是感觉这个算法比较巧妙，可无法从直观上去分析它的原理，感觉它的背后
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摘要：from http://blog.csdn.net/xiaozezepingping/article/details/27089187 这是一篇关于贝叶斯方法的科普文，我会尽量少用公式，多用平白的语言叙述，多举实际例子。更严格的公式和计算我会在相应的地方注明参考资料。贝叶斯方法被证明是非常 gene
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摘要：from http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/09/imaginary_number.html 有人在Stack Exchange问了一个问题： "我一直觉得虚数（imaginary number）很难懂。 中学老师说，虚数就是-1的平方根。 可是，什么数的平方等
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摘要：from http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/cosine_similarity.html 上一次，我用TF-IDF算法自动提取关键词。 今天，我们再来研究另一个相关的问题。有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google
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摘要：from http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/automatic_summarization.html 有时候，很简单的数学方法，就可以完成很复杂的任务。 这个系列的前两部分就是很好的例子。仅仅依靠统计词频，就能找出关键词和相似文章。虽然它们算不上效果最好的
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摘要：from http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html 这个标题看上去好像很复杂，其实我要谈的是一个很简单的问题。 有一篇很长的文章，我要用计算机提取它的关键词（Automatic Keyphrase extraction），完全不加以人工干预
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摘要：from http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/12/naive_bayes_classifier.html 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分
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摘要：from http://www.ruanyifeng.com/blog/2012/10/spelling_corrector.html 这个系列的第一部分介绍了贝叶斯定理，第二部分介绍了如何过滤垃圾邮件，今天是第三部分。） 使用Google的时候，如果你拼错一个单词，它会提醒你正确的拼法。 比如，你
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摘要：from http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/08/normal-distribution.html 统计学里面，正态分布（normal distribution）最常见。男女身高、寿命、血压、考试成绩、测量误差等等，都属于正态分布。 以前，我认为中间状态是事物的
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