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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必要性的证明 充分性的证明 参考 参考1：《概率论与数理统计教材》（茆诗松，第二版） 参考2：[公式推导]用最简洁的方法证明多元正态分布的条件分布 参考3：《线性统计模型-线性回归与方差分析》（王松桂） 参考3：百度文库--《随机过程-正态马尔科夫过程》。 后续更新： 在定理1的基础上证明的定理2： ...
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2018-06-04 23:27:39
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一、朴素贝叶斯分类算法简述 1、贝叶斯公式和全概率公式 举一个概率论中的例子。设某工厂有甲、乙、丙三个车间生产同一种产品，已知各车间的产量分别占全厂产量的25%、35%、40%，而且各车间的次品率依次为5%、4%、2%。现问： (1)生产的产品是次品的概率是多少？ (2)如果是次品，该次品是甲工厂生 ...
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2018-05-31 23:03:40
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| 类别 | 具体技能和面试问题 | 现在的回答 | | | | | | 语言 | 最拿手的计算机语言之一，代码量多少？ | C语言，不太清楚多少行，一千行 | | 软件实现 | 有没有在别人代码上改进，如何读懂他人代码，采取什么方法不影响原来功能，如何解决bug？ |有进行过改进。先理解别人代码， ...
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2018-05-19 19:42:03
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知识图谱系列： 知识图谱（1）——前世今生 本系列全部为原创文章，如果想跟随作者的脚步，可以关注微信公众号极客原创。 回复“”gailv“”，免费得概率论和数理统计视频下载地址！@ 还可以测试一下智能聊天，输入你想输入的内容，看看聊天机器人给不能给出正确答案，比如查询天气： 关于如何构建，会在后面的 ...
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2018-05-19 19:10:13
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算法/数据工程师必备技能 基础知识 线性代数 矩阵理论 概率论 随机过程 图论 数值分析 最优化理论 机器学习 统计学习方法 数据挖掘 平台 Linux 语言 Python Linux shell 基础库 numpy pandas sklearn scipy matplotlib or seabor ...
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2018-05-17 23:15:26
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根据业务需求： 机器学习：利用计算机从历史的数据中找出规律，对未来的不确定场景做决策。全部数据，多，全面 精确 目标：人 数据分析：人 和他的知识水平对历史的数据的分析。采样数据 少 随机 误差 目标：高层 boss 机器学习细分： 人脸、指纹、语音、手势、个性医疗、助理、视频识别、自动驾驶、 深度 ...
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2018-05-17 19:16:09
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NO.1学大数据如何零基础入门？答：学习任何东西都一样，一开始就是一道坎，我很喜欢看书，特别是容易入门的书。对于大数据，我的具体研究方向是大规模数据的机器学习应用，所以首先要掌握以下基本概念。微积分（求导，极值，极限）线性代数（矩阵表示、矩阵计算、特征根、特征向量）概率论+统计（很多数据分析建模基于统计模型）、统计推断、随机过程线性规划+凸优化、非线性规划等*数值计算、数值线代等当然一开始只要有微
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2018-05-12 17:34:12
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这一章也是本书基本理论的一章，我对这章后面有些公式看的比较模糊，这一会章涉及线性代数和概率论基础知识，讲了几种经典的线性模型，回归，分类（二分类和多分类）任务。 3.1 基本形式 给定由d个属性描述的示例 x =（x1；x2；… ；xd）,其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型（linear m ...
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2018-05-06 17:59:08
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