相看两不厌，只有敬亭山

权重初始化预备知识期望的性质(1)E(C)=CE(C) = C \tag{1}E(C)=C(1)(2)E(aX)=aE(X)E(aX) = aE(X) \tag{2}E(aX)=aE(X)(2)(3)E(X+Y)=E(X)+E(Y)E(X+Y) = E(X)+E(Y) \tag{3}E(X+Y)=E(X)+E(Y)(3)(4)E(∑i=1naiXi+C)=∑i=1naiE(Xi)+CE...

贝叶斯方法与正则化统计学分为两个学派：频率派和贝叶斯派。频率派频率派常用的参数估计方法为极大似然法（MLE），它的目标是让似然函数最大化，就是求出一个固定参数，这个参数使数据出现的概率最大。假设数据采样分布为p(x;θ)p(x;\theta)p(x;θ)，即参数为θ\thetaθ时，样本xxx出现的概率。假设现在观测到一组数据x1,x2,⋯ ,xnx_1,x_2...

分类模型性能评估指标混淆矩阵混淆矩阵就是把模型对样本的预测结果统计成如下表格的形式混淆矩阵一般都是针对二分类问题，如果是多分类问题，则可以把需要关注的那个类别作为正类，其他类别作为负类，就可转化为二分类问题actual positiveactual negativepredicted positiveTPFPpredicted negativeFN...