摘要：
"算法基础课程" 的总结，方便以后快速查阅和复习 Week 2 枚举 基本方法 列举各元素，进行猜测。 1. 给出解空间，建立简洁的数学模型，列举出可能的情况 2. 减小搜索的空间，避免不必要的计算 3. 采用合适的搜索顺序 经验总结 + 输入： + 输出： + 对一行元素进行枚举的一种常见方法：模 阅读全文
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逻辑斯蒂回归（logistic regression）是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则，将其推广到分类问题得到最大熵模型（maximum entropy）。都属于对数线性模型。 阅读全文
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之前上过一门与定位技术沾点边的课程 "大脑与空间" ，也看过一些关于麦克风阵列定位的论文，觉得还挺有趣，好多的技术都是从自然界学习和模仿的。刚开始学习室内定位技术的师弟师妹们可能很容易被各种专业名词吓住了，这里从人耳的定位原理开始，来简单讲讲各种室内定位技术，希望能引起大家的学习兴趣，对定位技术能有 阅读全文
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决策树可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。优点是具有可读性，分类速度快。 阅读全文
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"C++程序设计课程" 的总结，方便以后快速查阅和复习 Week 2 从C走进C++ 函数指针函数名是函数的入口地址，指向函数的指针称为“函数指针”。比如，qsort库函数: void qsort(void base, int nelem, unsigned int width, int ( p... 阅读全文
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朴素贝叶斯(naive Bayes)法属于生成模型：还原出联合概率分布$P(X,Y)$，它反映了输入与输出之间的概率关系，也就是生成数据的机制，然后基于这套机制进行分类。 阅读全文
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kNN是一种基本分类与回归方法。 阅读全文
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感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，+1和-1。对应于输入空间中将将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。是神经网络和支持向量机的基础。 阅读全文
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通过简单的泛化误差上界的证明，说明机器能进行学习和预测的基本原理。 阅读全文
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这是对《统计学习方法》第一章的一个总结，记录一些基础的概念、定义和术语，理清统计学习方法的各个方面，开始系统地学习这个领域。 阅读全文