凸優化 作者：櫻花豬 摘要: 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第四次課在線筆記。“凸優化”指的是一種比較特殊的優化，通過“凸優化”我們能夠把目標函數轉化成一個“凸函數”然后利用凸函數的性質求極值來求解問題。“凸優化”不僅僅在機器學習中有所應用，幾乎在 ...

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 ...

摘要 本篇意在為高數基礎薄弱的同學講解概率論中需要的微積分等高等數學基礎知識。 將以下的知識和推導證明例題掌握，應對各種變式都不會有什么問題了。實際做題時，盡量將結論記住，看到常見分布如指數、泊松分布的變式，合理提出常數，直接應用結論，可以簡化計算。 方便起見，其中部分題解以手寫版結果展示 ...

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 ...

機器學習數學筆記|微積分梯度jensen不等式 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 原創文章,如需轉載請保留出處 本博客為七月在線鄒博老師機器學習數學課程學習筆記 為七月在線打call!! 課程傳送門 索引 微積分,梯度和Jensen不等式 Taylor展開 ...

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 ...

隨機森林和提升 作者：櫻花豬 摘要： 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第十一次次課在線筆記。隨機森林和提升都是機器學習將弱分類器融合成強分類器的方法。和我們熟悉的另一種機器學習模型SVM相比，這種方法更適合於大數據並且它的計算速度要比SVM快許多 ...

最大熵模型 作者：櫻花豬 摘要： 本文為七月算法（julyedu.com）12月機器學習第七次課在線筆記。熵，這個概念對於我們來說既熟悉又陌生，熟悉的是我們在許多領域都會碰到熵這個概念，陌生的是如果真的讓你解釋它又說不清道不明。本次課程討論了熵的概念並詳細解釋了最大熵模型。這次 ...