在我重新抱起概率统计的课本之前，我一直都不清楚似然函数为什么是那样子的，只知道照着公式敲代码（那时候还没有tensorflow），于是出过各种糗：“啊？似然函数不就是交叉熵吗？”“机器学习中的似然函数怎么看起来跟概率统计课本里的不一样呢？”“学长学长，我把这个model的输出接上交叉熵后怎么报错了？”“似然函数”名字的意义已经在以前的多篇文章中提过了，更通用的定义来说，似然函数就是衡量当前模型参数
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2020-12-29 11:50:10
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1.线性插值： 已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1)，要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y，使用如下公式： 公式１：(y-y0)/(x-x0) = (y1-y0)/(x1-x0) 公式２：y=(x1-x)/(x1-x0)*y0+(x-x0)/(x1-x0)*y1 就 ...
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2020-12-23 11:39:44
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外观数列 题目地址：https://leetcode-cn.com/problems/count-and-say/ 给定一个正整数 n ，输出外观数列的第 n 项。 「外观数列」是一个整数序列，从数字 1 开始，序列中的每一项都是对前一项的描述。 你可以将其视作是由递归公式定义的数字字符串序列： c ...
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2020-12-21 12:14:11
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目录 一、"圆周率的计算"问题分析 1.1 蒙特卡罗方法 二、"圆周率的计算"实例讲解 2.1 蒙特卡罗方法 三、"圆周率的计算"举一反三 3.1 理解方法思维 3.2 程序运行时间分析 3.3 计算问题的扩展 一、"圆周率的计算"问题分析 圆周率的近似计算公式 π=∑k=0∞[116k(48k+1 ...
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2020-12-18 12:58:46
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贝叶斯定律和卡尔曼滤波中，关于(e^-x)*（e^-x）的积分的计算方法： 1、用数学软件Mathmatica计算； 2、用复变函数中的留数定理计算； 3、用FFT+卷积公式计算。 ...
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2020-12-18 12:44:56
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高等数学基础 | 01 微积分 | 02 泰勒公式与拉格朗日乘子法 | 03 线性代数基础 | 04 特征值与矩阵分解 | 05 概率论基础 | 06 随机变量与概率统计 | 07 随机变量的几种分布 | 08 核函数变换 | 09 熵与激活函数 | 10 假设检验 | 11 相关分析 | 12 回 ...
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2020-12-15 12:46:29
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一、递归的思路 一个方法在执行时，调用自身被称为“递归”。 递归相当于数学归纳法，有一个起始条件，有一个递推公式。 递归可以分为：单路递归和多路递归（如二叉树和斐波那契数列）。 二、代码举例 1、n的阶乘 //n的阶乘 public static int fac(int num){ if(num = ...
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2020-12-14 12:48:02
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均方误差个交叉熵误差都是常用的损失函数之一。 首先简要介绍下损失函数： 损失函数是用来表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标。即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大 程度上不一致。说白了，即所创建的神经网络对输入数据的预测输出值与监督数据(实际输出值)的差距。 均方误差： 上面是计算公式， ...
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2020-12-11 12:25:24
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Intro 交叉熵，用来衡量两个随机变量之间的相似度。 KL散度（相对熵），量化两种概率分布P和Q之间差异。 计算公式 交叉熵 \(CE(p,q) = - (\sum_{i=1}^{n}[p_{i}*log(q_{i}) + (1-p_{i})*log(1-q_{i})])\) KL散度 \(D_{ ...
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2020-12-10 10:51:19
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这一篇是我重写的，之前写过一篇发现面试的时候问的问题虽然大概能解决，但是有几个点没有整理到位，所以自己给自己列出了很多面试常见的问题，准备一篇一篇去解决。本文整体思路是延续之前的那篇文章，在此基础之上添加了几个点而已。 布隆过滤器主要是在redis中问的比较多，因此像这种数据结构类的，主要是考原理以 ...
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2020-12-08 12:23:21
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