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 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 P A B frac P B A P A P B 全概率公式 B ,B ,B B n 為樣本空間的S的一個划分則可以得到 P A P B P A B P B P A B P B n P A B n sum ...
2019-09-14 18:23 0 533 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 ...
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 ...
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 ...
目錄 一、線性代數 常見概念 標量(scalar) 向量(vector) 矩陣(matrix) 張量 ...
概率論基礎 出處:http://www.cnblogs.com/fanling999/p/6702297.html 參考:盛驟, 謝式千, 潘承毅. 概率論與數理統計, 第四版[M]. 高等教育出版社, 2008. 目錄 0.前言 1.概率論的基本概念 2.隨機變量及其分布 3.多維 ...
###機器學習的基礎概念 機器學習時一門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。 機器學習主要使用的學習方法是歸納,而不是演繹。 機器學習 ...
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 ...