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2020-05-10 23:03:25
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1、损失函数：度量预测错误的程度，评估模型单次预测的好坏。 a：0-1损失函数： $L(Y,f(X))=\begin{cases}0 & \text{ if } Y=f(X) \\ 1 & \text{ if } Y\neq f(X) \end{cases}$ b：平方损失函数： $L(Y,f(X) ...
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2020-05-10 17:11:17
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每个指标都在某个方向提供一定信息，没有那些指标可以提供数据的全部信息，指标之间是互补的。 1，集中趋势：Central tendencey #a，数据向其中心值靠拢的倾向和程度；————当数据比较离散的时候无法用集中趋势来代表一般水平。 #b，测度集中趋势就是寻找数据一般水平代表或者中心值； #c， ...
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2020-05-07 00:35:32
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知识点汇总： 1.集中趋势(Central Tendency) 2.变异性(Variability) 3.归一化(Standardizing) 4.正态分布(Normal Distributions) 5.抽样分布(Sampling Distributions) 6.估计(Estimation) 7 ...
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2020-05-05 18:29:08
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平滑技术也叫做过滤技术，可以用来去除图像中的噪声，常用的平滑处理的处理算法有基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平衡、基于统计学方法的中值平滑、双边滤波、导向滤波等。二维离散卷积是基于两个矩阵的一种计算方式，通过以下示例进行理解。 $$ I = \left ( \begin{matrix} 1&2\\ ...
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2020-05-05 11:05:15
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正则化与交叉验证用于模型选择 1 正则化 正则化是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项(regularizer)或罚项(penalty iterm )。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。比如，正则化项可以是模型参数向量的范数。 正则化一般形式： 正 ...
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2020-05-03 20:31:49
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1 泛化误差 学习方法的泛化能力(generalization ability)是指由该方法学习到的模型对未知数据的预测能力，是学习方法本质重要的性质。 泛化误差反映了学习方法的泛化能力，如果一种方法学习的模型比另一种方法学习的模型具有更小的泛化误差，那么这种方法就更有效。事实上，泛化误差就是所学习 ...
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2020-05-03 20:06:49
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1 package test_6_3; 2 3 public class Student { 4 5 /** 6 * 编写一个程序，统计学生成绩，其功能包括输入学生的姓名和成绩， 7 * 按成绩从高到低排列打印输出，对前%70的学生定为合格(PASS)，而后30%的学生定为不合格(FAIL) 8 * ...
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2020-05-01 14:37:56
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1.简介 统计学习方法都是由模型、策略和算法构成的 2.模型 在监督学习过程中，模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。 模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。 2.1 决策函数模型 2.2 条件概率 决策函数表示的模型为非概率模型，由条件概率表示的模型为概率模型 3 学习策略 考虑 ...
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2020-04-30 21:22:12
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1、(Bayes)贝叶斯定理 $P(A|B)=\frac{P(B|A)P(A))}{P(B)}$（“后验概率=标准似然度 先验概率”） 2、伯努利分布 伯努利分布（英语：Bernoulli distribution），又名两点分布或者0 1分布，是一个离散型概率分布。 概率质量函数：$f_{X}(x ...
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2020-04-30 19:27:03
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