十天內掌握線性代數-斯考特·楊的快速自學方法
全文目錄 1 篇首語：挑戰MIT計算機課程 2 看我怎么駕馭MIT計算機科學的課程（斯考特·楊） 2.1 為什么臨時抱佛腳沒用？ 2.2 你能加速理解嗎？ 3 鑽研：你學得更快 3.1 第一階段：知識面覆蓋 3.2 第二階段：練習 3.3 第三階段：自省 ...
原文：斯考特·楊（Scott Young）快速學習方法
上午在網上看到了斯考特 楊 Scott Young 的快速學習方法，感覺很受鼓舞。 現在已經讀研究生了，可是發現自己自從上大學以來到現在，發現自己的學習方法有很大的問題。 我是個特別喜歡讀書的人，在大學四年中，讀了很多很多書籍，可是到現在，似乎都全部忘記了，書中的知識一點都沒有記住，真感覺花費那么多時間，看了那么多的書，可是沒有一本是自己記得牢的。我之前也一直在反思這個問題，是不是我哪里出了問題 ...
2015-01-21 11:40 0 6084 推薦指數：
相關推薦
像Scott H Young學習
從九月份開始就一直忙於找工作，除了找工作之外的任何事情全部都提不起興趣來，天天的事情就是投簡歷，看招聘信息，看別人找工作的精力，與朋友討論找工作的事情，一旦這些事情全部完成之后，心里也總是 ...
統計學習方法：羅傑斯特回歸及Tensorflow入門
作者：桂。 時間：2017-04-21 21:11:23 鏈接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6743780.html 前言 看到最 ...
統計學習方法（四）——朴素貝葉斯法
類標記為，是和的聯合概率分布，數據集 由獨立同分布產生。 朴素貝葉斯法就是通過訓練集來學習 ...
統計學習方法 4 貝葉斯判別
簡述 利用觀測到的x,利用先驗概率和類條件概率，決定x屬於哪一類 后驗概率無法直接獲得，因此我們需要找到方法來計算它，而解決方法就是引入貝葉斯公式。 貝葉斯理論 可以看出，貝葉斯公式是“由果溯因”的思想，當知道某件事的結果后，由結果推斷這件事是由各個原因導致的概率 ...
統計學習方法學習筆記（一）--極大似然估計與貝葉斯估計原理及區別
極大似然估計提供了一種給定觀察數據來評估模型參數的方法，即：“模型已定，參數未知”。即在頻率學派中，參數固定了，預測 值也就固定了。最大后驗概率是貝葉斯學派在完全貝葉斯不一定可行后采用的一種近似手。如果數據量足夠大，最大后驗概率和最大似 然估計趨向於一致，如果數據為0,最大后驗 ...
《統計學習方法》——朴素貝葉斯代碼實現
朴素貝葉斯分類原理 對於給定的訓練數據集，首先基於特征條件獨立假設學習輸入/輸出的聯合概率分布；然后基於此模型，對給定的輸入\(x\),利用貝葉斯定理求出后驗概率最大的輸出\(y\)。 特征獨立性假設：在利用貝葉斯定理進行預測時，我們需要求解條件概率\(P(x|y_k)=P(x_1,x_2 ...
常見機器學習方法的優缺點及適用場景：朴素貝葉斯
朴素貝葉斯（Naive Bayes） 特點：基於貝葉斯定義和特征條件(屬性)獨立假設的分類器方法 優點：模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，算法也比較簡單，具有很好的模型的可解釋性。 朴素貝葉斯模型與其他分類方法相比具有最小的理論誤差率。 缺點：屬性之間相互獨立 ...