采樣方法 目錄 采樣方法 Inverse CDF 接受-拒絕采樣(Acceptance-Rejection Sampling) 蒙特卡洛方法 重要性采樣： MCMC(Markov Chain Monte ...

0x00 概述 在數據挖掘中，我們經常需要計算樣本之間的相似度，通常的做法是計算樣本之間的距離。 在本文中，數據科學家 Maarten Grootendorst 向我們介紹了 9 種距離度量方法，其中包括歐氏距離、余弦相似度等。 許多算法，無論是監督學習還是無監督學習，都會使用距離度量 ...

這里主要從應用角度講這三者之間的關系 在數據分析工作全流程中，統計方法主要應用在數據探索、統一分析與建模階段 平均值、中位數等更好了解當前的數據，A/B測試檢測兩個數據差異是否顯著等。 …… 監督學習的驅動力分析與無監督學習的分類分析 ...

1. 激活函數 1.1 各激活函數曲線對比 常用激活函數： 1.2 各激活函數優缺點 sigmoid函數 優點：在於輸出映射在（0，1）范圍內，單調連續，適合用作輸出層，求導容易 缺點：一旦輸入落入飽和區，一階導數接近0，就可能產生 ...

1. mat() mat()與array的區別： mat是矩陣，數據必須是2維的，是array的子集，包含array的所有特性，所做的運算都是針對矩陣來進行的。 array是數組，數據可以是多維 ...

機器通過損失函數進行學習。這是一種評估特定算法對給定的數據 建模程度的方法。如果預測值與真實值之前偏離較遠，那么損失函數便會得到一個比較大的值。在一些優化函數的輔助下，損失函數逐漸學會減少預測值與真實值之間的這種誤差。 機器學習中的所有算法都依賴於最小化或最大化某一個函數，我們稱之為“目標函數 ...

在使用數組的過程中，經常會對數組進行復制，這里介紹3種數組復制的方法，供大家參考和學習 數組復制方法一： 通過遍歷原數組，遍歷的過程中，對原數組進行取值， 然后在賦值給新的數組。 注意： 1. 這種復制方法要求，目標數組的長度，不能小於原數組的長度， 否則復制的過程中 ...

　　在機器學習中，我們將模型在訓練集上的誤差稱之為訓練誤差，又稱之為經驗誤差，在新的數據集（比如測試集）上的誤差稱之為泛化誤差，泛化誤差也可以說是模型在總體樣本上的誤差。對於一個好的模型應該是經驗誤差約等於泛化誤差，也就是經驗誤差要收斂於泛化誤差，根據霍夫丁不等式可知經驗誤差在一定條件下是可以收斂 ...