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 ...
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 ,...,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 ,...,X n sim F ,如何推斷 F 概率論與統計推斷 概率論基礎 多變量分布與獨立同分布樣本 令 X X ,...X n ,其中 ...
2021-11-01 20:10 0 155 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 ...
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 ...
獨立和互斥的區別在此省略,比較好理解。 首先我們看協方差的定義: Cov(X, Y) = E{[X - E(X)][Y - E(Y)]}. 協方差的性質有: ...
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 ...
目錄 一、線性代數 常見概念 標量(scalar) 向量(vector) 矩陣(matrix) 張量 ...
微積分和概率論 作者:櫻花豬 摘要: 本文為七月算法(julyedu.com)12月機器學習第一次課在線筆記。本次課以機器學習的觀點來看待曾經學過的數學問題,為未來的做機器學習的公式推導做理論基礎。主要內容包括高等數學和概率論部分內容。課程通過簡單的數學知識串講,喚起封存已久 ...
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 ...
小書匠 5.1 一般總體數學期望的假設檢驗 經常是 ...