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 ...
機器學習 課程使用Kevin P. Murphy圖書 Machine Learning A Probabilistic Perspective 本英語教材,本書從一個獨特的數學概率論的角度解釋機器學習的所有問題,要較強的數學基礎。由於是英文教材。特開一個專題在此記錄自己的學習過程和各種問題。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,通過興許的學習會 ...
2015-09-14 16:17 0 4834 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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
微積分是現代數學的基礎,線性代數,矩陣論,概率論,信息論,最優化方法等數學課程都需要用到微積分的知識。單就機器學習和深度學習來說,更多用到的是微分。積分基本上只在概率論中被使用,概率密度函數、分布函數等概念和計算都要借助於積分來定義或計算。 幾乎所有的機器學習算法在訓練或者預測時都是 ...
1.再提邏輯回歸 前面已經講過了邏輯回歸,這里不再細講,只是簡單的說一個函數,主要是方便大家更好的理解概率校准。 在邏輯回歸中,用的最多的就是sigmod函數,這個函數的作用就是把無限大或者無限小的數據壓縮到[0,1]之間,用來估計概率。圖像大致為: 基本上是以0.5分界 ...
的技術(詞匯)都沒學習呢,咋突然冒出來一個pandas就要在機器學習中占了大部分精力去處理呢?其實啊,同 ...
CPD是conditional probability distribution的縮寫,翻譯成中文叫做 條件概率分布。在概率圖中,條件概率分布是一個非常重要的概念。因為概率圖研究的是隨機變量之間的練習,練習就是條件,條件就要求條件概率。 對於簡單的條件概率而言,我們可以用一個條件概率表 ...