机器学习拓展知识（数学/统计/算法）

最新推荐文章于 2022-10-30 01:09:52 发布
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博客主要介绍了极大似然估计的详细内容，还涉及矩阵求导知识，同时讲解了几种常见的优化算法，这些均为信息技术领域重要内容。
数学和统计方法
分享关于数据的知识。
01-19 2097
4、加权平均数：加权平均值即将各数值乘以相应的权数，然后加总求和得到总体值，再除以总的单位数。总体中各单位的数值（变量值）的大小，而且取决于各数值出现的次数（频数），由于各数值出现的次数对其在平均数中的影响起着权衡。因为加权平均值是根据权数的不同进行的平均数的计算，所以又叫加权平均数。• 有两个特征，一个是商品单价1元至50元，另一个是销售数量3千个至1万个，这两个数字不可比，所以需要都做标准化。• 比如在Excel里，单价一个列，销售数量一个列，不同列代表不同特征，所以用axis=0做计算。
《机器学习算法的数学解析与python实现》学习笔记（第一章）
qq_40963596的博客
09-13 675
目录 前言： 一、机器学习概述 写在最后： 前言： 本人是研一新生，刚开始接触机器学习，这本书是今天刚去图书馆借的，今天一口气读了四章，作者的描写非常细致，写的非常不错，不会一开始接触，觉得晦涩难懂，对算法的数学解析也描写的很不错，详细介绍了多个非常经典的机器学习算法，强推零基础的学生和爱好者去翻看。第一次写学习笔记，内容有表述不清楚的，欢迎留言指正。 一、机器学习概述 写在最后： 最近除了看这本书，还借阅了《python机器学习基础教程》和《机器学习实战：基于Sciki...
机器学习基础要点_扩展机器学习的5个要点
科技博客的分析“工具人”
07-10 296
机器学习基础要点 根据Gartner最近的一项调查，许多公司才刚刚开始他们的机器学习之旅，并且37％的组织已经实施了人工智能 。 如果您打开了机器学习的大门，则可能需要在开始机器学习概念证明或AI，机器学习和深度学习的完整指南 之前先复习10个问题 。 机器学习在不断发展，新的商业突破，科学进步，框架改进和最佳实践经常被报道。 [机器学习入门： 什么是机器学习？ 从数据派生的软件，进行了...
Python_机器学习_算法_第7章_7.拓展知识
无
10-30 391
7. 拓展知识 7.1. 其他距离公式 7.2. 再议数据分割 7.3. 正规方程另一种推导方式 7.4. 梯度下降算法比较和进一步优化 7.5. 多项式回归 7.6. 维灾难 7.7. 分类中解决类别不平衡问题 7.8. 向量与矩阵的范数 7.9. 无偏估计
机器学习的统计方法解释
Howie的博客
08-14 639
统计学习方法三要素 机器学习实际上用到了很多统计学的知识。按Tom Mitchell的话说，对于某类任务T和性能度量P，如果计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么就称这个计算机程序从经验E学习。那么计算机如何通过经验E完善自我呢？答案就是统计学习的方法。 统计学习从数据出发，提取数据的特征，抽象出数据的模型，最后用构建的模型对未知进行预测。统计学习由三要素构成，可以表示为
【整理自用】统计学习、机器学习常见算法（整理更新）
wushuomin的博客
03-07 1508
K近邻法 详见《统计学习》P53页。 代码收藏90Zeng的博客Kd树的c++实现。 在利用kd树搜索最邻近点的时候有一句话： 当前最近点一定存在于该结点一个子结点对应的区域，检查子结点的父结点的另一子结点对应的区域是否有更近的点。具体做法是，检查另一子结点对应的区域是否以目标点位球心，以目标点与“当前最近点”间的距离为半径的圆或超球体相交： 如果相交，可能在另一个子结点对应的...
精选资源
白话机器学习的数学.docx
09-13
白话机器学习的数学 机器学习是一种人工智能的方法论，通过让计算机...数学基础为机器学习提供了各种计算工具和算法，帮助我们理解和设计机器学习模型和结果。因此，在机器学习中，掌握一定的数学基础是非常必要的。
精选资源
机器学习数学基础 概率论与数理统计.pptx
10-04
概率论与数理统计是机器学习的数学基础，掌握这些基础知识是理解和分析机器学习算法的关键。《机器学习数学基础：概率论与数理统计》这本书系统地介绍了概率论和数理统计在机器学习中的应用，对于想要深入了解机器...
基于Python的机器学习算法设计与实现练习源码
02-07
该项目是一个全面而深入的机器学习算法实践资源，它不仅涵盖了多个重要的机器学习算法，而且提供了一个完整的学习和实践框架，是学习者提升机器学习技能的重要工具。通过系统的练习，学习者可以更好地理解算法背后的...
统计至简数学要素矩阵力量三合一开源学习资源整合项目_统计入门数学基础矩阵运算数据分析机器学习算法实现_为数学与统计学习者提供永久有效的开源教材与习题资源_包含知乎专栏五折入口代.zip
最新发布
07-28
该项目为数学与统计学习者提供了一个全面的学习平台，通过开源教材和习题资源，以及可能的知乎专栏五折优惠入口，旨在降低学习门槛，提高学习效率，并通过整合不同领域的知识，推动学习者在数据分析和机器学习方面...
统计学习算法（李航）
11-25
机器学习相关算法理论基础，感知机，k邻近算法，贝叶斯，决策树，逻辑斯底回归，支持向量机，EM算法，隐马尔可夫等
机器学习算法汇总
rachel_92的博客
10-18 3258
学习方式 根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合适的算法来获得最好的结果。 监督式学习： 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，
算法中涉及到的数学概念
WxyangID的博客
04-04 1032
    最近在看统计学方法，和西瓜书人脸检测的相关东西，看到了一些数学概念借此记录下；持续积累更新哒矩阵的行秩和列秩相同，统称为矩阵的秩。...
统计学习三要素 模型＋策略＋算法
Datawhale
08-01 6115
统计学习方法都是由模型、 策略和算法构成的。 即统计学习方法由三要素构成， 可以简单地表示为：方法＝模型＋策略＋算法 模型 统计学习首要考虑的问题是学习什么样的模型。 在监督学习过程中， 模型就是所要学习的条件概率分布或决策函数。 模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。 例如， 假设决策函数是输入变量的线性函数， 那么模型的假设空间就是所有这些线性函数构成的函数集合。...
数学之美 系列一 -- 统计语言模型
wsychou的专栏
04-28 1578
2006年4月3日 上午 08:15:00uT("time114399197227125143");从本周开始，我们将定期刊登 Google 科学家吴军写的《数学之美》系列文章，介绍数学在信息检索和自然语言处理中的主导作用和奇妙应用。发表者: 吴军, Google 研究员 前言也许大家不相信，数学是解决信息检索和自然语言处理的最好工具。它能非常清晰地描述这些领域的实际问题并
机器学习算法总结1:统计学习方法概论
qq_35946628的博客
02-16 838
总结《统计学习方法》学习心得 统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。 统计学习的研究对象是数据(data)，统计学习关于数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性，数据分为连续变量和离散变量。 统计学习三要素：模型(model)，策略(strategy)和算法(algorithm)。 1.模型 模型的假设...
机器学习简介及常用算法
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xiangzhihong8的专栏
12-15 2万+
概念什么是机器学习？ 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 相对于传统
6.7 statistics--数学统计函数
大坡3D软件开发
02-27 2692
本模块提供计算数学上的统计的函数。主要针对实数值范围。statistics.mean(data) 返回简单的算术平均数，序列data里所有的值相加，然后除了所有数量。如果data元素为空，则抛出异常StatisticsError。例子：#python 3.4from statistics import * r = mean([2, 2, 2])print(r)结果输出如下：2.0 statisti
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