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条件概率 在事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率，称为事件A在给定B下的条件概率，记作P(A|B) 有A、B、C三个车间生产同一种产品，产量是25%, 35%, 40%，次品率D分别是5%, 4%, 2%。 则：$P(A) = 0.25, P(D|A) = 0.05$ 条件概率乘法法则 $$ P 阅读全文
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看到网上有一堆“博客”，明显是抄袭的，前后矛盾，自己摸索着写了一个PCA的计算过程。 假设有5个学生的6门功课：语文、数学、地理、化学、英语、历史，成绩如下： 注意，行是样本（表示一个学生），列是特征（表示一门课）。 首先要搞明白什么是协方差。定义：（下面的n是样本数） 均值（假设权重概率都为1）： 阅读全文
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当训练集确定之后，输入层结点数和输出层结点数随之而确定，首先遇到的一个十分重要而又困难的问题是如何优化隐层结点数和隐层数。实验表明，如果隐层结点数过少，网络不能具有必要的学习能力和信息处理能力。反之，若过多，不仅会大大增加网络结构的复杂性（这一点对硬件实现的网络尤其重要），网络在学习过程中更易陷入局 阅读全文
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第6章 多入单出的单层神经网路 6.0 线性二分类 6.0.1 提出问题 我们经常看到中国象棋棋盘中，用楚河汉界分割开了两个阵营的棋子。回忆历史，公元前20 阅读全文
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第3章 损失函数 3.0 损失函数概论 3.0.1 概念 在各种材料中经常看到的中英文词汇有：误差，偏差，Error，Cost，Loss，损失，代价.... 阅读全文
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 第2章 神经网络中的三个基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 这三大概念是：反向传播，梯度下降，损失函数。 神经网络训练的最基本的思想就是：先“猜”一个结果 阅读全文
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力 第4章 单入单出的单层神经网络 4.0 单变量线性回归问题 4.0.1 提出问题 在互联网建设初期，各大运营商需要解决的问题就是保证服务器所在的机房的温度常年 阅读全文
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均值： \[ \mu = \frac{1}{m}\sum^m_{i=0}{x_i} \] 方差的定义： \[ \sigma^2=\frac{1}{m}\sum (x_i-\mu)^2 \] 标准差： \[ std = \sqrt{\sigma^2} \] 第一组 身高cm | x-\(\mu\) | 阅读全文
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一个班级里，有学生50人，30人为女生，20人为男生。20岁的一共35人，20岁的女生25人。 事件X: 是女生（X=Female)。 事件Y：是20岁（Y=20）。 随便挑一个学生，是女生的概率： $$ p(X=Female) = \frac{30}{50}=0.6 \tag{1} $$ 随便挑一 阅读全文
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系列博客，原文在笔者所维护的github上：https://aka.ms/beginnerAI 点击star加星不要吝啬，星越多笔者越努力。 前言 For things I don't know how to build, I don't understand. 如果我不能亲手搭建起来一个东西，那么 阅读全文