随着Hadoop等大数据的出现和技术的发展,机器学习越来越多地进入人们的视线。 其实早Hadoop之前,机器学习和数据挖掘已经存在,作为一个单独的学科,为什么hadoop之后出现,机器学习是如此引人注目了?因是hadoop的出现使非常多人拥有了处理海量数据的技术支撑。进而发现 ...
一 引言 最近写了许多关于机器学习的学习笔记,里面经常涉及概率论的知识,这里对所有概率论知识做一个总结和复习,方便自己查阅,与广大博友共享,所谓磨刀不误砍柴工,希望博友们在这篇博文的帮助下,阅读机器学习的相关文献时能够更加得心应手 这里只对本人觉得经常用到的概率论知识点做一次小结,主要是基本概念,因为机器学习中涉及概率论的地方,往往知道基本概念就不难理解,后面会不定期更新,希望博友们多留言补充。 ...
2014-11-01 21:31 1 3480 推荐指数:
随着Hadoop等大数据的出现和技术的发展,机器学习越来越多地进入人们的视线。 其实早Hadoop之前,机器学习和数据挖掘已经存在,作为一个单独的学科,为什么hadoop之后出现,机器学习是如此引人注目了?因是hadoop的出现使非常多人拥有了处理海量数据的技术支撑。进而发现 ...
概率论的一些基础知识 条件概率 \(P(B|A) = \frac{1}{3}\) 表示的意思为当A发生的时候,B发生的概率 有公式 \[P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)} \] \[P(AB) = P(B|A)*P(A)=P(A|B)*P(B ...
统计推断(statistical inference),在计算机科学中也被称为“机器学习”,是使用数据推断生成数据分布的过程 一个经典的统计推断问题是:给一个样本(\(\sim\)意味X_1,...,X_n独立且相互都有相同的边缘分布函数,即是来自F简单随机样本)\(X_1,...,X_n ...
常见分布 正态分布: 标准正态分布: 对数正态分布: 均匀分布: 指数分布: 伽玛分布:,其中 分布: 设是来自正态总体的一个样本,则 若是来自标准正态分布 ...
目录 一、线性代数 常见概念 标量(scalar) 向量(vector) 矩阵(matrix) 张量 ...
微积分和概率论 作者:樱花猪 摘要: 本文为七月算法(julyedu.com)12月机器学习第一次课在线笔记。本次课以机器学习的观点来看待曾经学过的数学问题,为未来的做机器学习的公式推导做理论基础。主要内容包括高等数学和概率论部分内容。课程通过简单的数学知识串讲,唤起封存已久 ...
。以供备忘和举一反三之用。 在解说了机器学习的概述之后。第二章紧接着就開始讲述概率论的知识,通过兴 ...
为0.2,选择机器学习的概率为0.5。那么我们就把这样的一位毕业生就业方向归类为机器学习方向。 条件概率 ...