摘要：
特别友情提示：复习用的，下列出现的排序，树等代码网上已经烂大街了。。。JAVA大法。。 一、几大排序 1、冒泡排序 2、选择排序 3、快速排序 4、插入排序 5、希尔排序 6、堆排序 7、归并排序 8、排序算法总结 二、二分查找 查找第一个比K大的数： 阅读全文
摘要：
本章主要是机器学习中关于推荐系统的一些总结的东西 一、SVD SVD本意是一种数学上的矩阵分解的方法，但在推荐系统中只是借用了这个名字，还有其他各式各样的矩阵分解的方法能运用于推荐系统中，SVD只是其中之一，且和最早的数学上的SVD有一些不太一样。 1.奇异值和特征值的关系：将矩阵Σ的对角元素就称之 阅读全文
摘要：
再次声明，总结内容基本非原创，只是一个勤劳的搬运工，由于来源比较杂，只好一起感谢网上提供这些知识的人类们。 一、关于线性回归 线性回归比较简单，这里主要是对线性回归的一种理解，包括部分正则化的内容。 1.模型的概率解释 2.最大似然估计 即： 上面是线性回归最原始的最小平方损失函数，如果为了防止过拟 阅读全文
摘要：
散点总结系列全是自己在学习过程中总结出来的一些知识点，参考了各位大牛的博客和知乎上一些人的回答，非原创，只是个搬运工。。。。。 一、关于逻辑回归 1.模型 2.逻辑回归是用极大似然估计来学习参数 ，关于逻辑回归的一些推导如下： 单个样本的后验概率：，整体的概率： 为了计算方便，对似然函数取log得到 阅读全文