java基礎理論知識的一些總結
在學習Java初期，由於我們是剛開始接觸Java，我們不僅需要牢牢掌握Java的基礎理論知識，來為我們后面對Java更深層次的學習打好基礎，而且我們需要養成編程人的思想習慣。來我們一起來探索Java基礎知識和需要的行為習慣： 一.編寫代碼的思想習慣： 1.明確需求。我要做 ...
原文：機器學習的一些基礎理論
.監督學習 Supervised Learning ：回歸問題，分類問題 . 拿支持向量機舉個例子，分類問題和回歸問題都要根據訓練樣本找到一個實值函數g x . 回歸問題的要求是：給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的輸出y 實數 是多少。也就是使用y g x 來推斷任一輸入x所對應的輸出值。 分類問題是：給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的類別 如： ， 。也就是使用y sign g ...
2017-08-11 21:17 0 1204 推薦指數：
相關推薦
機器學習概率論的一些基礎知識
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 ...
機器學習理論基礎
一、機器學習的概念 1、什么是學習？ --從人的學習說起 --學習理論；從實踐中總結 --在理論上推導；在實踐中檢驗 --通過各種手段獲取知識或技能的過程 2、機器怎么學習？ --處理某個特定的任務，以大量的“經驗”為基礎 ...
最優化理論——機器學習基礎
目錄 前言 常見概念 目標函數（objective function） 收斂（convergence） 局部最小值（local mininu ...
機器學習的一些常用算法
下面是些泛泛的基礎知識，但是真正搞機器學習的話，還是非常有用。像推薦系統、DSP等目前項目上機器學習的應用的關鍵，我認為數據處理非常非常重要，因為很多情況下，機器學習的算法是有前提條件的，對數據是有要求的。 機器學習強調三個關鍵詞：算法、經驗、性能，其處理過程如下圖所示。 上圖 ...
Zookeeper基礎理論
Zookeeper是 分布式開源協調服務, 主要用來解決分布式集群中應用系統的一致性問題. 本質上是分布式小文件存儲系統。 特性 全局數據一致性（集群中每個 ...
Lucene 基礎理論
1. 全文檢索系統與Lucene簡介 1.1 什么是全文檢索與全文檢索系統 全文檢索是指計算機索引程序通過掃描文章中的每一個詞，對每一個詞建立一個索引，指明該詞在文章中出現的次數和位置，當用 ...
機器學習&數據挖掘筆記_9(一些svm基礎知識)
前言： 這次的內容是Ng關於machine learning關於svm部分的一些筆記。以前也學過一些svm理論，並且用過libsvm，不過這次一聽Ng的內容，確實收獲不少，隱約可以看到從logistic model到svm model的過程。 基礎內容： 使用 ...