转自：https://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70739368 1 信息熵以及引出条件熵 我们首先知道信息熵是考虑该随机变量的所有可能取值，即所有可能发生事件所带来的信息量的期望。公式如下： 我们的条件熵的定义是：定义 ...

在SVM中，我们的超平面参数最终只与间隔边界上的向量（样本）有关，故称为支持向量机。 求解最优超平面，即求最大化间隔，或最小化间隔的倒数：||w||2/2，约束条件为yi(wTxi+b)>=1 因为此函数为凸函数（拉格朗日乘子法的前提条件），可用拉格朗日乘子法转化为对偶问题，当满足KKT ...

现在我们对于任意一个优化问题（不一定是凸优化问题）： \begin{split}\text{min}\quad & f_{0}(x) \newline \text{subject to:}\q ...

条件概率定义 对条件概率的定义最初起源于离散事件，事件A和事件B的发生之间存在什么关系。在事件A发生的情况下，有多大的概率事件B可以发生？ 从上边的图片分析，就是当我知道自己在右边紫色的圈中，我同样还有粉色成分的概率是多少？ 注意这个前提，我在紫色圈中。这是一个已知的信息，借用参考链接2中 ...

概率是指事件发生的可能性。 首先描述一个场景，A，B，C，D四个玩家，每人3张牌，前面2张都公开，后面一张不公开。 刚开始时，让你估算下其他3个玩家拿到3张A的可能性。它等于4/C（54,3）。 ...

在学习过程中，一直纠结于KKT条件到底是怎么来的，然后翻阅资料，发现这个博主写的很好，就给引用过来了。 一、带等式约束的优化问题 带等式约束的优化问题是指我们有个求最大值或者最小值的目标函数，同时，针对该目标函数我们还有一些约束条件，这些约束条件是等式。 该问题的形式化描述 ...

Motivation 学习CRF的过程中，我发现很多资料，教程上来就给一堆公式，并不知道这些公式是怎么来的。 所以我想以面向问题的形式，分享一下自己对CRF用于序列标注问题的理解 问题定义 给定观测序列\(X=(X_1,X_2,X_3,...X_n)\)， 应该注意以下几点： 输入 ...

转载：https://www.zhihu.com/question/30469121 充分条件： 　　只要有A，就一定能达成B，A是B的充分条件。 充分不必要条件: 　　有A，一定能达到B；就算没有A，也有可能达到B。 　　举例：某次考试，试卷满分 ...