轉自：https://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70739368 1 信息熵以及引出條件熵 我們首先知道信息熵是考慮該隨機變量的所有可能取值，即所有可能發生事件所帶來的信息量的期望。公式如下： 我們的條件熵的定義是：定義 ...

在SVM中，我們的超平面參數最終只與間隔邊界上的向量（樣本）有關，故稱為支持向量機。 求解最優超平面，即求最大化間隔，或最小化間隔的倒數：||w||2/2，約束條件為yi(wTxi+b)>=1 因為此函數為凸函數（拉格朗日乘子法的前提條件），可用拉格朗日乘子法轉化為對偶問題，當滿足KKT ...

現在我們對於任意一個優化問題（不一定是凸優化問題）： \begin{split}\text{min}\quad & f_{0}(x) \newline \text{subject to:}\q ...

條件概率定義 對條件概率的定義最初起源於離散事件，事件A和事件B的發生之間存在什么關系。在事件A發生的情況下，有多大的概率事件B可以發生？ 從上邊的圖片分析，就是當我知道自己在右邊紫色的圈中，我同樣還有粉色成分的概率是多少？ 注意這個前提，我在紫色圈中。這是一個已知的信息，借用參考鏈接2中 ...

概率是指事件發生的可能性。 首先描述一個場景，A，B，C，D四個玩家，每人3張牌，前面2張都公開，后面一張不公開。 剛開始時，讓你估算下其他3個玩家拿到3張A的可能性。它等於4/C（54,3）。 ...

在學習過程中，一直糾結於KKT條件到底是怎么來的，然后翻閱資料，發現這個博主寫的很好，就給引用過來了。 一、帶等式約束的優化問題 帶等式約束的優化問題是指我們有個求最大值或者最小值的目標函數，同時，針對該目標函數我們還有一些約束條件，這些約束條件是等式。 該問題的形式化描述 ...

Motivation 學習CRF的過程中，我發現很多資料，教程上來就給一堆公式，並不知道這些公式是怎么來的。 所以我想以面向問題的形式，分享一下自己對CRF用於序列標注問題的理解 問題定義 給定觀測序列\(X=(X_1,X_2,X_3,...X_n)\)， 應該注意以下幾點： 輸入 ...

轉載：https://www.zhihu.com/question/30469121 充分條件： 　　只要有A，就一定能達成B，A是B的充分條件。 充分不必要條件: 　　有A，一定能達到B；就算沒有A，也有可能達到B。 　　舉例：某次考試，試卷滿分 ...