摘录自：邹博《机器学习升级版》课件 1. 概率论基础 1.初步认识 2.古典概型 3.生日悖论 生日悖论（Birthday paradox）是指，如果一个房间里有23个或23个以上的人，那么至少有两个人的生日相同的概率要大于50%。这就意味着在一个典型的标准小学班级(30人)中，存在两人生日相同的可 ...
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2018-06-10 22:11:06
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计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习，希望能坚持下去。 基础数学篇 [高等数学：求导、梯度] [高等数学：泰勒展开] [概率论：基本概念、条件概率、全概率、朴素贝叶斯] [概率论：期望、方差、协方差] [概率论：常见分布] [线性代数：矩阵] 机器学习中的基本概念 [机器学习的分 ...
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2018-06-07 22:54:49
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1.创建空 p = Portfolio; 2.需要了解 均值，方差，协方差实现 X为矩阵 均值 = mean(X); 方差 = var(X); 协方差 = cov(X); 注意：cov函数计算列向量之间的协方差 https://blog.csdn.net/dream_angel_z/article/ ...
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2018-06-03 23:47:58
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主成分分析PCA算法：为什么去均值以后的高维矩阵乘以其协方差矩阵的特征向量矩阵就是“投影”？ https://www.zhihu.com/question/30094611 还有一些疑问：1.这个散步函数是怎么回事，好像和定义不一样！ ...
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2018-05-25 22:48:28
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注意协方差的理解：协方差是用来衡量数据相互联系程度的量，协方差矩阵是用来衡量多维数据中每一维的相互联系 通过协方差计算数据中的主要成分 从而主成分分析。 机器学习实战 PCA程序 ...
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2018-05-22 22:12:57
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If you are worried about leaving out covariates you could regress out them first and analyse the residuals against the Snps.在实验设计中，协变量是独立变量，实验者不能操纵，但仍 ...
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2018-05-09 14:57:41
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1.常见分布的期望与方差 2.二维随机变量的数字特征： 相关系数： 协方差矩阵及性质 ...
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2018-05-04 11:49:45
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1. 微积分： 定积分与不定积分、全微分、最小二乘法、二重积分、微分方程与差分方程等... 2. 线性代数： 行列式、矩阵、向量、线性方程组、矩阵的特性和特性向量、二次型等... 3. 概率论和统计学： 期望、方差、协方差、条件概率的链式法则、全概率分布、贝叶斯公式等... ...
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2018-05-04 10:25:21
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一、均值 定义： 设P(x)是一个离散概率分布函数自变量的取值范围是。那么其均值被定义为： 设P(x)是一个连续概率分布函数 ，那么他的均值是： 性质： 1.线性运算： 期望服从先行性质，因此线性运算的期望等于期望的线性运算： 我们可以把它推广到任意一般情况： 2.函数的期望： 设f(x)是x的函数 ...
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2018-05-01 12:27:35
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（草稿） PCA主成分分析 取协方差矩阵 取矩阵特征值、特征向量 取最大特征值的特征向量 原始数据左乘特征向量，得到降维结果。 https://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/53907935 ...
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2018-04-24 00:20:16
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