
概率图模型
Scau_Jack
这个作者很懒,什么都没留下…
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【最优化方法】无约束非线性函数
向量投影证明[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-UDC3ZOKm-1606460904224)(b1=d∗a1∣a1∣d=∣a2∣∗cosθcos=(a2,a1)∣a2∣∣a1∣ b_1 = d * \frac{a_1}{|a_1|} \\ d = |a_2| * cos\theta \\ cos = \frac{(a_2,a_1)}{|a_2||a_1|}b1=d∗∣a1∣a1d=∣a2∣∗cosθcos=∣a2∣∣a1∣(a2,原创 2020-11-29 21:02:04 · 462 阅读 · 0 评论 -
【统计学习方法】决策树
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深入浅出概率图模型
文章目录前言两个基本公式独立性概率图为什么要概率图贝叶斯网络垃圾邮件分类系统前言本教程是让你从零开始入门到理解概率图模型的基本思想,这里你只需要基本的概率论基础就可以学习整篇的内容,如果你已经忘记了概率论内容也没关系,我们会带你一起复习概率论中需要的基本公式,保证你只需要通过阅读此文就可以掌握概率图的核心内容。同时我们会推理公式一步步证明概率图中贝叶斯网络等公式,此外我们还会举相关例子来帮助理解,如果是已经有基础的同学,可以选择性阅读。两个基本公式在开启概率图模型学习之前,一起先来复习一下概率论中的原创 2020-08-11 22:26:29 · 245 阅读 · 0 评论