《统计学习方法》极简笔记P5:决策树公式推导
《统计学习方法》极简笔记P2:感知机数学推导
《统计学习方法》极简笔记P3:k-NN数学推导
《统计学习方法》极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导
《统计学习方法》极简笔记P5:决策树公式推导的更多相关文章
- 《统计学习方法》极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导
<统计学习方法>极简笔记P4:朴素贝叶斯公式推导 朴素贝叶斯基本方法 通过训练数据集 T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_N,y_N)...,(x_1,y_1)} 学习联合 ...
- 《统计学习方法》极简笔记P2:感知机数学推导
感知机模型 输入空间是$\chi\subseteq\mathbb{R}^n$,输出空间是$y={+1,-1}$ 感知机定义为:$f(x)=sign(wx+b)$ 感知机学习策略 输入空间任一点$x_0 ...
- 统计学习方法笔记 -- KNN
K近邻法(K-nearest neighbor,k-NN),这里只讨论基于knn的分类问题,1968年由Cover和Hart提出,属于判别模型 K近邻法不具有显式的学习过程,算法比较简单,每次分类都是 ...
- 我的第一个 Rails 站点:极简优雅的笔记工具-Raysnote
出于公司开发需求,这个暑假我開始搞Ruby on Rails.在业余时间捣鼓了一个在线笔记应用:http://raysnote.com.这是一个极简而优雅的笔记站点(至少我个人这么觉得的). 笔记支持 ...
- 《统计学习方法》笔记九 EM算法及其推广
本系列笔记内容参考来源为李航<统计学习方法> EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计或极大后验概率估计.迭代由 (1)E步:求期望 (2)M步:求极大 组成,称 ...
- 《统计学习方法》笔记三 k近邻法
本系列笔记内容参考来源为李航<统计学习方法> k近邻是一种基本分类与回归方法,书中只讨论分类情况.输入为实例的特征向量,输出为实例的类别.k值的选择.距离度量及分类决策规则是k近邻法的三个 ...
- 统计学习方法笔记--EM算法--三硬币例子补充
本文,意在说明<统计学习方法>第九章EM算法的三硬币例子,公式(9.5-9.6如何而来) 下面是(公式9.5-9.8)的说明, 本人水平有限,怀着分享学习的态度发表此文,欢迎大家批评,交流 ...
- Git 极简入门教程学习笔记
Git 极简入门教程 http://rogerdudler.github.io/git-guide/index.zh.html 测试用 https://github.com/xxx/BrnShop. ...
- Mongodb极简实践
MongoDB 极简实践入门 1. 为什么用MongoDB? 传统的计算机应用大多使用关系型数据库来存储数据,比如大家可能熟悉的MySql, Sqlite等等,它的特点是数据以表格(table)的形式 ...
随机推荐
- 基于C#的机器学习--微基准测试和激活功能
本章我们将学习以下内容: l 什么是微基准测试 l 如何将它应用到代码中 l 什么是激活函数 l 如何绘制和基准测试激活函数 每个开发人员都需要有一个好的基准测试工具.质量基准无处不在;你们每 ...
- Leetcode多线程题库练习(新功能尝鲜)& 个人感悟
大家好, 我是方子龙.很久没有自己写文章了. 一面是因为工作上的需求开发任务比较重,下班回家基本上就躺床玩几把王者,度过闲暇时光. 二面是一有点时间就自己主动地去看书和学习,知道自己还缺少很多知识,由 ...
- ADO.NET_包括DataReader和dataSet的使用
今天总结了一下ADO.NET编程中DataReader和dataSet两个比较重要的对象的使用,完成了combobox,listbox,以及fpSpread动态添加数据的测试,对使用sqlComman ...
- c语言进阶2-变量的作用域与无参函数
一. 什么是函数 函数是具有特定功能的模块.可以说一个完整的程序其实是由多个函数共同完成的.C语言的全部工作都是由程式各样的函数完成的,所以也把C语言称为函数式语言.使用模块化设计可能 使 ...
- [蓝桥杯] Fibonacci数列 入门
原题链接 import java.util.Scanner;//导入Scanner类 public class Main { public static void main(String[] args ...
- python基础练习 dict切片
利用切片操作,实现一个trim()函数,去除字符串首尾的空格 def trim(s): if s[:1] != ' ' and s[-1:] != ' ': return s elif s[:1] = ...
- WGAN的改进点和实操
包含三部分:1.WGAN改进点 2.代码修改 3.训练心得 一.WGAN的改进部分: 判别器最后一层去掉sigmoid (相当于最后一层做了一个y = x的激活) 生成器和判别器的loss不 ...
- python课堂整理13---函数的作用域及匿名函数
name = 'alex' def foo(): name = 'jinling' def bar(): print(name) return bar a = foo() print(a) 阅读上述代 ...
- ASP.NET Core Web Api之JWT VS Session VS Cookie(二)
前言 本文我们来探讨下JWT VS Session的问题,这个问题本没有过多的去思考,看到评论讨论太激烈,就花了一点时间去研究和总结,顺便说一句,这就是写博客的好处,一篇博客写出有的可能是经验积累,有 ...
- java名词
1 applet Java语言编写的小程序,可以包含在html页面中,有支持Java语言的浏览器执行,作用是在页面产生动态效果. 2 jdk java development kit java 开发环 ...