Lecture 7 神经网络二 课程内容记录：https://zhuanlan.zhihu.com/p/21560667?refer=intelligentunit 1．协方差矩阵： 协方差（Covariance）在概率论和统计学中用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变 ...
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2018-12-23 17:56:00
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机器学习是现在在风口上。其包括一系列的具体算法，学习这些算法需要一定的数学基础（线性代数、概率论），网上有大量的资料可以参考学习；对于工程来说门槛就更低了，有许多优秀的现成框架可以使用。虽然我们调用一些api、调调参数就能完成很多工作，但是理解这背后的“为什么”还需要下一番功夫。机器学习理论是该领域 ...
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2018-12-22 16:46:59
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机器学习 定义:机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 分类:根据训练集是否标注，9可以 ...
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2018-12-09 16:22:47
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数学基础与语言学基础内容： 数学基础：概率论，（从大规模预料中统计较小的语言单位的相关的统计信息，然后运用统计推理技术计算更高一级的语言单位出现的概率） 语言学基础 实用知识 统计自然语言处理的步骤： 收集自然语言词汇的分布情况； 根据这些分布情况进行统计推导。（最典型的例子：构造统计语言模型） 数 ...
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2018-12-08 21:11:09
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在概率论和统计学中，协方差用于衡量两个变量的总体误差。而方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况。[1]期望值分别为E[X]与E[Y]的两个实随机变量X与Y之间的协方差Cov(X,Y)定义为：从直观上来看，协方差表示的是两个变量总体误差的期望。如果两个变量的变化趋势一致，也就是说如果其中一个大于自身的期望值时另外一个也大于自身的期望值，那么两个变量之间的协方差就是正值；如果两个变量的变
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2018-12-07 21:22:05
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https://blog.csdn.net/li8zi8fa/article/details/76176597 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。该算法虽然简单，但是由于笔者不常用，总是看过即忘 ...
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2018-12-07 16:47:27
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一、数据分析 1.pandas、numpy、matplotlib 2.概率论基础知识 3.统计学基础知识 4.线性回归、因子模型 5.数据挖掘 二、爬虫 1.web开发知识 2.网络编程 3.数据库 4.request、beautifulseap、爬虫库 5.手机端数据爬取 三、web开发 1.ht ...
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2018-12-05 20:33:34
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数学知识 数学知识总括 微积分(高等数学) 线性代数 概率论与数理统计 凸优化 微积分 微积分学，数学中的基础分支。内容主要包括函数、极限、微分学、积分学及其应用。函数是微积分研究的基本对象，极限是微积分的基本概念，微分和积分是特定过程特定形式的极限 微积分/高等数学。在机器学习中，微积分主要用到了 ...
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2018-12-01 15:12:53
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1.概率论 （1）何书元《概率论》 这本书覆盖了很多实用的定理和结论，每当我有概率需要时就会查找此书！ http://bariskurt.com/kullback-leibler-divergence-between-two-dirichlet-and-beta-distributions/ （2） ...
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2018-11-30 00:48:40
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看《***与画家》讲到"防止垃圾邮件的一种方法"，觉得很适合用来表述数学公式与机器学习之间的关系。涉及到机器学习的数学公式比较简单，概率论基础教程都会讲到。解决的问题也很典型：垃圾邮件的识别。防止垃圾邮件有很多种方法，最直观的一种就是“规则”,各种if-else的条件。这种方法能够解决一个问题，但是解决不了一类问题。而且，这个规则的制定需要非常熟悉业务，好在通常我们面临的业务问题
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2018-11-22 23:49:29
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