隨着Hadoop等大數據的出現和技術的發展,機器學習越來越多地進入人們的視線。 其實早Hadoop之前,機器學習和數據挖掘已經存在,作為一個單獨的學科,為什么hadoop之后出現,機器學習是如此引人注目了?因是hadoop的出現使非常多人擁有了處理海量數據的技術支撐。進而發現 ...
一 引言 最近寫了許多關於機器學習的學習筆記,里面經常涉及概率論的知識,這里對所有概率論知識做一個總結和復習,方便自己查閱,與廣大博友共享,所謂磨刀不誤砍柴工,希望博友們在這篇博文的幫助下,閱讀機器學習的相關文獻時能夠更加得心應手 這里只對本人覺得經常用到的概率論知識點做一次小結,主要是基本概念,因為機器學習中涉及概率論的地方,往往知道基本概念就不難理解,后面會不定期更新,希望博友們多留言補充。 ...
2014-11-01 21:31 1 3480 推薦指數:
隨着Hadoop等大數據的出現和技術的發展,機器學習越來越多地進入人們的視線。 其實早Hadoop之前,機器學習和數據挖掘已經存在,作為一個單獨的學科,為什么hadoop之后出現,機器學習是如此引人注目了?因是hadoop的出現使非常多人擁有了處理海量數據的技術支撐。進而發現 ...
概率論的一些基礎知識 條件概率 \(P(B|A) = \frac{1}{3}\) 表示的意思為當A發生的時候,B發生的概率 有公式 \[P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)} \] \[P(AB) = P(B|A)*P(A)=P(A|B)*P(B ...
統計推斷(statistical inference),在計算機科學中也被稱為“機器學習”,是使用數據推斷生成數據分布的過程 一個經典的統計推斷問題是:給一個樣本(\(\sim\)意味X_1,...,X_n獨立且相互都有相同的邊緣分布函數,即是來自F簡單隨機樣本)\(X_1,...,X_n ...
常見分布 正態分布: 標准正態分布: 對數正態分布: 均勻分布: 指數分布: 伽瑪分布:,其中 分布: 設是來自正態總體的一個樣本,則 若是來自標准正態分布 ...
目錄 一、線性代數 常見概念 標量(scalar) 向量(vector) 矩陣(matrix) 張量 ...
微積分和概率論 作者:櫻花豬 摘要: 本文為七月算法(julyedu.com)12月機器學習第一次課在線筆記。本次課以機器學習的觀點來看待曾經學過的數學問題,為未來的做機器學習的公式推導做理論基礎。主要內容包括高等數學和概率論部分內容。課程通過簡單的數學知識串講,喚起封存已久 ...
。以供備忘和舉一反三之用。 在解說了機器學習的概述之后。第二章緊接着就開始講述概率論的知識,通過興 ...
為0.2,選擇機器學習的概率為0.5。那么我們就把這樣的一位畢業生就業方向歸類為機器學習方向。 條件概率 ...