7月8日学习笔记——统计决策方法

GitHub 机器学习仓库避坑指南:5个常见学习误区与高效利用策略 本文揭示了在GitHub上学习机器学习时常见的五个误区,包括盲目收藏、被动阅读、孤立学习等,并提供了高效利用策略。通过3×3实践法则、主动探索和社区互动等方法,帮助学习者从海量资源中精准获取价值,构建系统化的知识体系。 阅读详情

本博文内容为清华大学出版社,张学工,模式识别与机器学习的第二章前半部分学习笔记。
1.本章介绍在在已知样本的概率分布模型的情况下,利用贝叶斯公式进行最优决策的原理和方法。

贝叶斯决策理论(又称作统计决策理论)

1.贝叶斯决策理论也称作统计决策理论
2.在这里插入图片描述
2.错误率
在这里插入图片描述

一.最小错误率贝叶斯决策

1.定义:从最小错误率的要求出发,利用概率论中的贝叶斯公式,就能得除使错误率最小的分类决策,称为最小错误率贝叶斯决策。
2.链接: 模式识别学习笔记——第2章 统计学习方法-2.2最小错误率贝叶斯决策
3.上边的链接要vip,但是其实课本写的就很明白了。

二.最小风险贝叶斯决策

1.链接: 模式识别学习笔记——第2章 统计学习方法—2.3最小风险贝叶斯决策
在这里插入图片描述
2.例题
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

LinkedIn数据反推的机器学习转行实战路径 机器学习(ML)不是抽象算法的堆砌,而是将技术转化为业务价值的问题解决能力。其核心原理在于‘问题牵引学习’——真实业务场景驱动技能获取与知识内化,而非线性掌握数学或框架。这种能力构建具有显著的技术价值:缩短认知转化周期、提升招聘方识别效率、强化工程落地可信度。典型应用场景包括HR新员工流失预警、零售促销效果归因、制造业设备故障预判等低门槛高反馈的业务切片任务。本文基于LinkedIn公开职业行为数据,揭示被92%教程忽略的‘能力证据链’构建逻辑,聚焦项目先行、业务翻译、可验证影响力三大关键动作。 阅读详情

相关推荐

毫米波雷达DAC1000EVM预备知识自学(笔者自学笔记——5 DCA1000EVM命令和数据格式)

相关自学笔记

mstcoder的博客 2455

2025年7月8日学习笔记——模式识别与机器识别学习笔记——两类错误率、准确率、Neyman-Pearson决策和ROC曲线

(2)用来评价和选择与分类有关的特征,通过设定不同的阈值画出单独一个特征作为指标进行分类时的ROC曲线,计算AUC并通过比较不同特征之间的AUC来得知哪个特征包含更多的分类信息。:假阳性率(真阴性的情况下判定为阳性):真阳性率(在为真的情况下判断为真)(1)比较不同的分类决策。

mstcoder的博客 704

OpenClaw工程实战

OpenClaw工程实战总览摘要 OpenClaw是一款面向AI Agent开发的全栈式解决方案,采用四层模块化架构(基础设施层、核心引擎层、生态组件层和应用适配层)。文档全面覆盖从环境配置到企业落地的九大技术板块,包含MCP协议实战、多Agent编排、商业级项目实践等核心内容。系统支持全场景部署(本地/云端/边缘设备),集成3286个市场技能,通过Gateway网关实现智能路由与多模型调度。典型应用场景包括企业数字化、开发者提效和全渠道智能助手。

lza_csdn2019的博客 631

【学习笔记】网络图数据分析导论(solid)

学点有用的

梦想破三的奔三狗 1万+

从补码原理到实践:RISC-V中addi指令的符号扩展机制详解

本文深入解析了RISC-V架构中addi指令的符号扩展机制。从补码的数学原理出发,详细阐述了12位立即数在指令编码中如何通过符号位进行扩展,并结合lui指令,揭示了加载任意32位立即数的正确方法与实践陷阱,帮助开发者编写高效可靠的底层代码。

weixin_29161719的博客 139

renderdoc的使用

renderdoc可以用来捕获帧渲染情况,排查一些GPU渲染、资源规格等问题。 下面讲述一些该软件连接真机调试使用。 一、下载安装renderdoc 软件的下载地址:https://renderdoc.org/可直接点击下载即可。该软件是开源免费的,不用破解。 下载后直接安装即可使用。 二、打开使用renderdoc 打开界面后,默认的界面布局如下图所示,(这里我已经设置了黑色主题,可以忽略这点),renderdo中主要的窗口有Texture Viewer(纹理查看器)、Event B.

x_xingduo_2315的博客 2万+

卡方检验spss步骤_数据分析--学统计&SPSS操作

笔记内容来源:拉勾教育数据分析实战训练营我是一个在教育留学行业8年的老兵,受疫情的影响留学行业受挫严重,让我也不得不积极寻找新的职业出路。虽然我本身是留学行业,但对数据分析一直有浓厚的兴趣,日常工作中也会做一些数据的复盘分析项目。加上我在留学行业对于各专业的通透了解,自2016年起,在各国新兴的专业--商业分析、数据科学都是基于大数据分析的专业,受到留学生的火爆欢迎,可见各行各业对于数据分析的人才...

weixin_39929813的博客 7446

从零开始:用ZEMAX设计双高斯照相物镜的完整流程(附55mm焦距实例)

本文详细介绍了使用ZEMAX设计双高斯照相物镜的完整流程,特别针对55mm焦距实例进行了深入解析。从初始结构选择、参数设置到优化策略和像质分析,逐步指导读者掌握这一经典光学设计方法。通过具体实例展示了如何实现卓越的像差校正,适用于35mm相机标准镜头等应用场景。

onion的博客 706

AI大模型实战指南:零成本搭建个人开发工作流

人工智能大模型作为当前技术热点,其核心原理基于深度学习与自然语言处理技术,通过海量数据训练实现智能对话与代码生成。在工程实践中,开发者需要掌握模型选择与集成方法,以提升开发效率。本文聚焦Gemini 3.5、ChatGPT 5.5等主流模型的代码生成与逻辑推理能力,结合环境配置与访问稳定性等实际痛点,详解如何构建高效的AI辅助开发工作流。通过代码审查、技术问答等具体场景演示,展现AI工具在数据处理、文档分析等应用场景中的技术价值,为开发者提供零成本实战解决方案。

weixin_33901926的博客 361

计算机网络简答题

协议定义了在两个或多个通信实体之间交换的报文格式和顺序,以及发送接收报文以及其他事件需要采取的操作。为。

m0_61636632的博客 1699

串口通信的性能瓶颈分析:如何提高数据吞吐量和降低延迟

摘要: 串口通信在高频或大数据场景下存在吞吐量不足、延迟高、丢帧等问题,主要瓶颈包括波特率限制、缓冲区不足、CPU轮询延迟等。优化策略包括:提升波特率至硬件上限、增大缓冲区、采用异步I/O(如ReadAsync)减少线程切换,使用二进制协议降低解析开销。实时性方面需启用硬件流控、批量发送数据,并优化线程优先级。跨平台适配需区分Windows/Linux的缓冲区设置与异步机制。性能测试可通过吞吐量、延迟及回环测试验证优化效果,核心原则是硬件匹配、异步处理、协议优化与跨平台适配。(150字)

这里只有干货:从 Modbus 通信到 MES 对接,从 YOLO 训练到工控机部署,带你搞定工业软件开发全流程。 984

计算机考研跨考决策指南:三维评估模型与可行性分析

计算思维是计算机科学的核心,它强调将复杂问题分解、抽象并通过算法高效解决的能力。这种思维模式的培养,是计算机专业学习与工程实践的基础。从原理上看,它依赖于扎实的数学逻辑与持续的学习韧性。掌握计算思维的技术价值在于,能系统化地解决工程问题,是从事算法、开发、系统设计等工作的关键。在应用场景上,无论是人工智能、金融科技还是嵌入式系统,都离不开这种底层能力。对于考虑跨考计算机研究生的同学而言,清晰评估自身是否具备或能培养这种思维至关重要。本文基于大量案例,构建了涵盖能力适配度、成本承受力与预期管理的三维评估模型,

weixin_33770878的博客 424

2025年再论 SAP ABAP 系统经典的三层架构的理解

【摘要】本文基于作者19年SAP开发经验,深入解析SAP经典三层架构在S/4HANA时代的演进与实践。数据库层从多数据库支持转向HANA专属,通过SQLScript实现计算下推;应用层以ABAP平台为核心,融合OData和RAP等现代开发范式;表现层从SAP GUI过渡到Fiori Launchpad为主导。文章通过真实案例(如月末关账优化、ATP检查改造)展示三层协作如何提升性能,并探讨了本地/云/混合部署策略。全文贯穿SAP官方技术文档参考,为开发者提供体系化架构认知和实践指导。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 756

【学习笔记】ai提高办公效率·学习

高效办公实践心得:从文件管理到AI写作的蜕变 通过系统化的办公实践,我实现了工作效能的显著提升。在文件管理方面,建立了分类体系、发票智能管理和合同提醒机制,解决了"找不到、理不清、记不住"的痛点。长文本处理上,掌握了碎片信息整合技巧,针对不同对象(领导/同事/客户)形成差异化写作模板,并提炼出个人风格指令,使AI成为真正的"写作副脑"。核心收获包括: 系统化思维构建可复用的管理模板 对象感是有效沟通的关键 AI作为"思维脚手架"解放创造力 个性化指令让工具真正为己所用 这些实践将混乱的工作流程转变为高效体系

qq_44580366的博客 234

机器学习扩散模型简介

​ 扩散模型是生成模型,在过去几年中越来越受欢迎,这是有充分理由的。仅在 2020 年代发布的几篇开创性论文就向世界展示了 Diffusion 模型的能力,例如在图像合成方面击败 GAN[6]。最近,从业者将看到DALL-E 2(OpenAI 上个月发布的图像生成模型)中使用的扩散模型。

gongdiwudu的专栏 4265

SAP 权限配置(复合角色)

复合角色创建步骤:业务场景:通常单一角色权限颗粒度划分比较细,当需要分配单一角色权限A、B(多个单一角色)给某账号用户Y时,可以先建立一个复合角色C,将A、B绑定到复合角色C中,再将角色C分配给账号Y即完成权限配置。 业务模拟: 1、PFCG创建复合角色: 2、在角色页面添加子角色 在角色分页内添加子角色,点击“菜单”分页中的“读菜单”即可导入子角色中的菜单: 3、将用户分配给...

willieyuan的博客 7087

CSGO职业选手第一视角录播学习指南:从枪法到战术的系统提升

第一人称视角录播作为游戏学习的重要工具,其核心原理是通过观察高水平玩家的实时操作,理解游戏机制与决策逻辑。在竞技游戏领域,这种学习方式能够有效提升玩家的枪法精准度、战术意识和团队配合能力。特别是对于CSGO这类强调策略与技巧的FPS游戏,职业选手的第一视角录播具有极高的学习价值。通过分析选手的预瞄点位、道具投掷时机和站位选择,玩家可以系统性地改善自己的游戏表现。在实际应用中,结合5EPL等高端赛事录播进行分段学习,配合科学的训练计划,能够帮助中高阶玩家突破技术瓶颈,将观察到的技巧转化为实战能力,最终实现竞技

weixin_33811539的博客 412

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

2024年【小区物业管理系统——开题报告 分享(仅供参考呀)(1),2024年前端高级面试题总结

技术是没有终点的,也是学不完的,最重要的是活着、不秃。零基础入门的时候看书还是看视频,我觉得成年人,何必做选择题呢,两个都要。喜欢看书就看书,喜欢看视频就看视频。最重要的是在自学的过程中,一定不要眼高手低,要实战,把学到的技术投入到项目当中,解决问题,之后进一步锤炼自己的技术。开源分享:【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】技术学到手后,就要开始准备面试了,找工作的时候一定要好好准备简历,毕竟简历是找工作的敲门砖,还有就是要多做面试题,复习巩固。

2401_84447390的博客 764

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

2024最新Web前端面经分享,【小区物业管理系统,怒肝三个月啃完这110道面试题

=就答题情况而言,第一问100%都可以回答正确,第二问大概只有50%正确率,第三问能回答正确的就不多了,第四问再正确就非常非常少了。其实此题并没有太多刁钻匪夷所思的用法,都是一些可能会遇到的场景,而大多数人但凡有1年到2年的工作经验都应该完全正确才对。只能说有一些人太急躁太轻视了,希望大家通过此文了解js一些特性。并祝愿大家在新的一年找工作面试中胆大心细,发挥出最好的水平,找到一份理想的工作。一个人可以走的很快,但一群人才能走的更远。

2301_76225520的博客 907

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

《李宏毅机器学习完整笔记》发布,Datawhale开源项目LeeML-Notes

【导读】关于机器学习的学习资料从经典书籍、免费公开课到开源项目应有尽有,可谓是太丰富啦,给学习者提供了极大的便利。但网上比比皆是的学习资料大部分都是英文材料,这可难倒了英...

机器学习算法与Python学习 1323

项目二:使用机器学习(SVM)进行基因预测

SVM软件包 LIBSVM -- A Library for Support Vector Machines(本项目所用到的SVM包)(目前最新版:libsvm-3.21,2016年7月8日) C-SVC(C-support vector classification), nu-SVC(nu-support vector classification), one-class SVM(d...

weixin_30634661的博客 993

2026世界人工智能大会:300+AI新品首发与技术趋势深度解析

人工智能作为使计算机模拟人类智能的技术集合,其核心原理基于机器学习与深度学习算法,通过数据驱动实现自主学习和决策。这一技术价值在于显著提升自动化水平与决策效率,已广泛应用于智能制造、医疗健康等关键领域。随着大模型与AI智能体等热词技术不断突破,AI正从感知智能向认知智能演进。2026世界人工智能大会将集中展示300余款AI新产品的创新成果,为开发者提供从算法原理到产业落地的全景视角,帮助技术从业者把握边缘AI、多模态模型等前沿方向,优化实际部署中的性能与资源平衡。

weixin_30530939的博客 441

大模型应用开发--Agent笔记1(定义,ReAct、Plan-and-execute范式,Coze、Dify低代码平台,LangChain、LlamaIndex、AutoGen框架,评估,含代码)

本文基于datawhale的Hello-Agents开源项目及其他大模型开发资料整理而成。内容分为四个部分: 智能体基础概念、智能体构建范式、智能体框架比较和智能体性能评估。笔记重点分析了不同范式的优缺点,并通过实际代码示例展示了各框架的具体实现方式。作者将持续更新学习内容,深入探索智能体开发的实践应用。

zhuai.blog.youkuaiyun.com 2012

2022-2026四年项目经历全景图

2022到2026年,四年项目经历总结,技术栈阶段性成长阶梯路径

Toby的博客 268

云课堂 · 在线教育平台基于HarmonyOS ArkTS API 24提供 subjectColor() 和 badgeColor()辅助函数,根据业务标签动态返回对应颜色,实现数据与视觉的映射解耦

健身管理类应用与之前分析的外卖、招聘等应用有本质差异——它的核心数据不是"交易"或"任务",而是"时间序列的身体状态数据":每次训练有时长、卡路里、组数、重量;每次饮食有热量、蛋白质、碳水、脂肪;每周有运动时长趋势图。这些数据的共同特征是"随时间积累,用户需要横向对比和趋势分析"。这导致健身App的数据层设计必须从第一天就考虑"历史数据查询"和"多维度聚合"的需求,而非仅关注当前单条记录的增删改查。健身应用的用户行为模式也有独特之处:用户使用健身App的目标是"坚持",而不是"一次性完成任务"。这意味着激励

jin123322的博客 989
上一篇: 2025年7月8日学习笔记——模式识别与机器学习绪论
下一篇: 2025年7月8日学习笔记——模式识别与机器识别学习笔记——两类错误率、准确率、Neyman-Pearson决策和ROC曲线
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值