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 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 P A B frac P B A P A P B 全概率公式 B ,B ,B B n 为样本空间的S的一个划分则可以得到 P A P B P A B P B P A B P B n P A B n sum ...
2019-09-14 18:23 0 533 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 ...
前言: 这次的内容是Ng关于machine learning关于svm部分的一些笔记。以前也学过一些svm理论,并且用过libsvm,不过这次一听Ng的内容,确实收获不少,隐约可以看到从logistic model到svm model的过程。 基础内容: 使用 ...
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 ...
目录 一、线性代数 常见概念 标量(scalar) 向量(vector) 矩阵(matrix) 张量 ...
概率论基础 出处:http://www.cnblogs.com/fanling999/p/6702297.html 参考:盛骤, 谢式千, 潘承毅. 概率论与数理统计, 第四版[M]. 高等教育出版社, 2008. 目录 0.前言 1.概率论的基本概念 2.随机变量及其分布 3.多维 ...
###机器学习的基础概念 机器学习时一门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。 机器学习主要使用的学习方法是归纳,而不是演绎。 机器学习 ...
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 ...