文章分类 - 机器学习
摘要：P(x)是一个归一化因子，是一个常量，可以看做是对求关于theata的积分
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摘要：原文地址：郑申海 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21580949 PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网
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摘要：原文作者：阿泽原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/85731206 决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。本文将分三篇介绍决策树，第一篇介绍基本树（包括 ID3、C4.5、CART），第二篇介绍 Ran
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摘要：作者：X猪 来源：简书链接：https://www.jianshu.com/p/8c7f033be58a 模型性能的度量 在监督学习中，已知样本 ，要求拟合出一个模型（函数），其预测值与样本实际值的误差最小。 考虑到样本数据其实是采样，并不是真实值本身，假设真实模型（函数）是，则采样值，其中代表噪音
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摘要：原文地址：https://www.cnblogs.com/gczr/p/10521551.html 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性（Lagrange duality）将原始问题转换为对偶问题，通过解对偶问题而得到原始问题的解。这是因为： 1）对偶问题的对偶是原问题； 2）无论原始问题与约
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摘要：系列博客 机器学习原理：https://www.cntofu.com/book/85/index.html 矩阵求导术：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24709748 中心极限定理通俗介绍：https://zhuanlan.zhihu.com/p/25241653 机器学
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摘要：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6251584.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/29846048
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摘要：作者：火锅侠 来源：简书链接：https://www.jianshu.com/p/b9528df2f57a 如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。但是不应该将分类标签作为聚类结果的评价指标，除非你有相关的先验知识或某种假设，知道这种分类类内差距更小。但是它还是给出了几种评
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摘要：K-means算法 K-均值算法是发现给定数据集的k个簇的算法，簇个数是用户给定的，每一个簇通过其质心（centroid）即簇中所有点的中心来描述。 1、K-均值算法的流程： （1）对于输入样本集 {x1,x2,...,xm}，随机确定k个质心 {μ1,μ2,...,μk}； （2）计算每个样本xj
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摘要：作者：Arya鑫链接：https://www.jianshu.com/p/b3ea0090ab2e 中心极限定理通俗介绍 中心极限定理收敛至大数定律 什么是中心极限定理（Central Limit Theorem） 中心极限定理指的是给定一个任意分布的总体。我每次从这些总体中随机抽取 n 个抽样，一
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摘要：拉格朗日乘子法——分析推导：https://blog.csdn.net/hao5335156/article/details/82320082 拉格朗日乘子法：https://blog.csdn.net/qq_33829547/article/details/100152556 带约束条件的极值问题
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摘要：作者：zdd 出处：http://www.cnblogs.com/graphics/ 平面的一般式方程 Ax +By +Cz + D = 0 其中n = (A, B, C)是平面的法向量，D是将平面平移到坐标原点所需距离（所以D=0时，平面过原点） 向量的模（长度） 给定一个向量V（x, y, z)
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摘要：作者：阮一峰 原文地址：http://www.ruanyifeng.com/blog/2015/06/poisson-distribution.html 大学时，我一直觉得统计学很难，还差点挂科。 工作以后才发现，难的不是统计学，而是我们的教材写得不好。比起高等数学，统计概念其实容易理解多了。 我举
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「曾先森~~」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/zwqjoy/article/details/84859405 参考另一篇：[机器学习] 性能评估指标（精确率、召回率、R
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摘要：K-近邻（KNN） 作者：Yabea : https://www.cnblogs.com/ybjourney/p/4702562.html 距离度量、k值选择以及分类决策规则：https://blog.csdn.net/Daycym/article/details/81178519 KNN中的k如何
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「__鸿」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/u014313009/article/details/51043064 交叉熵代价函数（Cross-entropy cos
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「thinktothings」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/thinktothings/article/details/89838698 免费语音转字幕功能介绍
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摘要：科大讯飞:https://www.iflytek.com/ 版权声明：本文为CSDN博主「南方朗郎」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。原文链接：https://blog.csdn.net/sunshuai_coder/article/details
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摘要：作者：jiandanjinxin链接：https://www.jianshu.com/p/edaf949bcaeb来源：简书著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 矩阵的迹定义如下 定理７.png 迹方法.png 最小二乘法 最小二乘法１.png 最小二乘法２.png
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摘要：原文地址：https://datafai.com/2018/02/25/deep-learning-convolution-neural-network-cnn-in-python/ Deep Learning- Convolution Neural Network (CNN) in Python
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