1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 ...
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2020-04-14 20:28:45
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1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶斯定理 5）概率分布 6）期望和方差 7）参数估计 2.本周 ...
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2020-04-13 22:43:49
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[toc] 一、深度信念网络（DBN） 2006年，“神经网络之父”Geoffrey Hinton祭出神器深度信念网络，一举解决了深层神经网络的训练问题，推动了深度学习的快速发展。 深度信念网络（Deep Belief Nets），是一种概率生成模型，能够建立输入数据和输出类别的联合概率分布。 深度 ...
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2020-04-13 00:41:46
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本周任务： 请确保熟悉并理解机器学习数学部分常用相关概念: 1.高等数学 1）函数 2）极限 3）导数 4）极值和最值 5）泰勒级数 6）梯度 7）梯度下降 2.线性代数 1）基本概念 2）行列式 3）矩阵 4）最小二乘法 5）向量的线性相关性 3.概率论 1）事件 2）排列组合 3）概率 4）贝叶 ...
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2020-04-12 00:14:12
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本文详细介绍了类别不平衡的概念、导致分类困难的原因、解决方案、类别不平衡时评价指标以及方案选择建议。 ...
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2020-04-06 17:22:36
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2、 一维随机变量的分布 （1）随机变量 类型 根据取值情况的不同可以将随机变量分为离散随机变量和连续随机变量 概率分布 随机变量一切可能值或范围的概率的规律 （2）常见离散分布 1）两点分布 随机变量X值可能取0和1两个值，则分布为 X 0 1 Pk 1-P P 则称X服从（0--1）分布或者两点 ...
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2020-03-29 17:52:27
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[toc] 一、线性代数 万事万物都可以被抽象成某些特征的组合，线性代数的本质是将具体事物抽象为数学对象，描述其静态和动态的特征。 常见概念 标量（scalar） 一个标量 a 可以是整数、实数或复数 向量（vector） 多个标量 a1,a2,?,an 按一定顺序组成一个序列。通常用一维数组表示， ...
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2020-03-24 13:22:25
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$\Gamma$函数的定义 1. 在实数域上伽马函数定义为： $$ \Gamma(x)=\int_0^{+\infty}t^{x 1}e^{ t}dt(x 0) $$ 另外一种写法： $$ \Gamma(x)=2\int_0^{+\infty}t^{2x 1}e^{ t^2}dt $$ 2. 在复数 ...
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2020-03-21 18:34:30
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常用分布类型应用特征表示 0－1/两点/伯努利分布 只进行一次试验，抛硬币，判断（yes or no） 两个结果 其中k=0,1 二项/n重伯努利分布 抛100次硬币记录出现正面的次数 跃阶式概率直方图 超几何分布 不放回抽样试验 不放回 几何分布 考四六级 一次成功 泊松分布 公交车站点排队乘客数 ...
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2020-03-21 12:47:14
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朴素贝叶斯法是一种基于贝叶斯定定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布；然后基于此模型，对于给定的输入$x$，利用贝叶斯定理求出后验概率最大输出的$y$。朴素贝叶斯法对条件概率分布作了条件独立假设，朴素贝叶斯法因为这个较强的假设而得 ...
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2020-03-08 09:38:35
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