$\;\;\;\;\;$估计，顾名思义就是对变量的估计咯，我们在对变量进行预测时，希望估计值能尽可能地逼近真实值。为了区分真实值和估计值，我们习惯用$\theta$表示真实值，用$\hat \theta$表示估计值。令${\rm{\{ }}{x^{(1)}} \cdots {x^{(m)}}{\rm ...
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2020-05-11 13:37:30
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集成学习（ensemble learning）—bagging—RF Bagging主要关注降低方差。（low variance）Boosting关注的主要是降低偏差。（low bias） bagging是对许多强（甚至过强）的分类器求平均。在这里，每个单独的分类器的bias都是低的，平均之后bia ...
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2020-05-10 12:54:21
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两种解法： 1.单独判断1，二分法在范围[2，num/2]搜索，如果平方与num相等，则返回true 2.牛顿法 JAVA class Solution { public boolean isPerfectSquare(int num) { if(num == 1) return true; lon ...
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2020-05-10 10:37:24
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# 重采样 多索引 标准差 协方差 import pandas as pd import numpy as np import copy # 设置列对齐 pd.set_option("display.unicode.ambiguous_as_wide",True) pd.set_option("di ...
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2020-05-07 20:08:44
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MATLAB是基于矩阵和数组计算的，可以直接对矩阵和数组进行整体的操作，MATLAB有三种矩阵运算类型：矩阵的 代数运算 、矩阵的关系运算和矩阵的逻辑运算。其中，矩阵的代数运算应用最广泛。本文主要讲述矩阵的基本操作，涉及矩阵的创建、矩阵的代数运算、关系运算和逻辑运算等基本知识。 矩阵的创建 直接输入 ...
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2020-05-07 13:32:55
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"Link" 题目大意：给定序列，将它划分为$m$段使得方差最小，输出$s^2 m^2$（一个整数）。 $\text{Solution:}$ 这题我~~通过题解中的大佬博客~~学到了一般化方差柿子的写法。 下面来推柿子： $$s^2=\frac{\sum_{i=1}^n (x_i \overline ...
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2020-05-04 23:11:23
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择 答：特征选择也叫特征子集选择 。是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。 2、PCA 答：PCA顾名思 ...
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2020-05-04 00:37:14
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原理 求解最佳投影方向，使得同类投影点尽可能的进，异类投影点尽可能的远 同类投影点距离用同类样本协方差矩阵表示 $$ \omega^T \Sigma_i \omega \quad {第i类样本协方差}$$ 异类投影点距离 $$ ||\omega^T\mu_0 \omega^T\mu_1||_2^2$ ...
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2020-05-03 20:11:23
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实验目的： 1、学会使用SPSS的简单操作。 2、掌握方差分析。 实验内容： 1.单因素方差分析； 2.双因素方差分析。 实验步骤： 1.单因素方差分析，方差分析是基于变异分解的思想进行的，在单因数方差分析中，整个样本的变异可以看成由两个部分构成：总变异=随机变异+处理因数导致的变异，其中随机变异是 ...
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2020-05-02 18:30:55
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一、用自己的话描述出其本身的含义： 1、特征选择：从一组特征中挑选出一些最有效的特征来降低特征空间维数。去除不相关的特征，可以降低学习任务的难度，只留下关键特征，往往可以更容易看清真相。 2、PCA：主成分分析PCA是一种分析、简化数据集的技术，经常用于减少数据集的维数，同时保持数据集中的对方差贡献 ...
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2020-05-01 18:49:16
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