Stat2.2x Probability（概率）课程由加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）于2014年在edX平台讲授。PDF笔记下载（Academia.edu）SummaryLaw of Large Numbers As the number ...
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2014-12-29 10:17:09
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Stat2.2x Probability（概率）课程由加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）于2014年在edX平台讲授。PDF笔记下载（Academia.edu）PRACTICE PROBLEMS FOR THE MIDTERMPROBLEM 1...
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2014-12-28 01:40:24
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Stat2.2x Probability（概率）课程由加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）于2014年在edX平台讲授。PDF笔记下载（Academia.edu）SummaryIndependent $$P(A\cap B)=P(A)\cdot ...
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2014-12-27 06:40:49
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Stat2.2x Probability（概率）课程由加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）于2014年在edX平台讲授。PDF笔记下载（Academia.edu）SummaryBayes Theorem $$P(A_i|B)=\frac{P(B|...
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2014-12-26 06:09:33
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Stat2.2x Probability（概率）课程由加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）于2014年在edX平台讲授。PDF笔记下载（Academia.edu）Summary$$P(A\cap B)=P(B | A)\cdot P(A)$$ $...
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2014-12-25 06:34:57
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"结巴"中文分词的R语言版本，支持最大概率法（Maximum Probability），隐式马尔科夫模型（Hidden Markov Model），索引模型（QuerySegment），混合模型（MixSegment），共四种分词模式，同时有词性标注，关键词提...
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2014-12-22 11:24:00
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题意：有n个人买东西，第i个人买东西的概率为Pi。已知最终有r个人买了东西，求每个人买东西的概率。分析：设事件E为r个人买了东西，事件Ei为第i个人买了东西。所求为P(Ei|E) = P(EiE) / P(E)用一个buy数组记录每个人买或没买东西，然后dfs。枚举所有r个人买了东西的情况的概率pr...
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2014-12-21 10:18:55
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第四讲介绍了机器学习是否可行的问题。1. 从给定的资料D中，找出一个接近目标f的假设g是可行的。比如PLA。但是，找到的这个g能否用于D以外的地方，这就难说了。2. Hoeffding's inequality回答了g是否能用于D以外的问题： （1）In probability theory, H....
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2014-12-18 20:27:01
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PLSA是前面LSA的兄弟版，相比于LSA而言，PLSA定义了概率模型，而且每个变量以及相应的概率分布和条件概率分布都有明确的物理解释了。这篇博文我们分三部分来说PLSA：基本思想，EM算法推导，以及优缺点分析。...
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2014-12-04 12:21:21
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一、基于图模型的推荐在不考虑标签时，基于二项图有两种随机游走的图推荐算法：1.probability spreading 随机游走算法，在游走中，每个目标得到权重是基于归属者的边计算出来的。每次传播(item->user->item)后用户Ui的兴趣向量：$$f_j^p=\sum_{l=1}^{n}...
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2014-11-17 15:44:44
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