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RSS订阅转载 协方差计算
协方差的定义 对于一般的分布，直接代入E(X)之类的就可以计算出来了，但真给你一个具体数值的分布，要计算协方差矩阵，根据这个公式来计算，还真不容易反应过来。网上值得参考的资料也不多，这里用一个例子说明协方差矩阵是怎么计算出来的吧。记住，X、Y是一个列向量，它表示了每种情况下每个样本可能出现的数。比如给定则X表示x轴可能出现的数，Y表示y轴可能出现的。注意这里是关键，给定了4个样本，每个样本都是二维...
2018-06-13 09:48:40
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原创 典型相关分析
通过CCA来提取相关联的部分，从而提高分类的精度； 简单相关系数描述两组变量的相关关系的缺点:只是孤立考虑单个X与单个Y间的相关，没有考虑X、Y变量组内部各变量间的相关。两组间有许多简单相关系数，使问题显得复杂，难以从整体描述。典型相关是简单相关、多重相关的推广。典型相关是研究两组变量之间相关性的一种统计分析方法。也是一种降维技术。...
2018-06-13 09:42:20
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原创 kernel 核函数
核函数目的：把原坐标系里线性不可分的数据用Kernel投影到另一个空间，尽量使得数据在新的空间里线性可分。核函数方法的广泛应用,与其特点是分不开的：1）核函数的引入避免了“维数灾难”,大大减小了计算量。而输入空间的维数n对核函数矩阵无影响，因此，核函数方法可以有效处理高维输入。2）无需知道非线性变换函数Φ的形式和参数.3）核函数的形式和参数的变化会隐式地改变从输入空间到特征空间的映射，进而对特征空...
2018-06-11 16:46:33
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转载 机器学习中正则化的作用
监督机器学习问题无非就是“minimizeyour error while regularizing your parameters”，也就是在规则化参数的同时最小化误差。 最小化误差是为了让我们的模型拟合我们的训练数据，而规则化参数是防止我们的模型过分拟合我们的训练数据。多么简约的哲学啊！规则项的两个作用： 1. 防止过拟合；因为参数太多，会导致我们的模...
2018-06-02 15:23:45
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空空如也
空空如也
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