u014168855的博客

一 矩阵  1.线性代数的应用（以SVD为例）  SVD是在机器学习中广泛使用的算法，不光可以用于降维算法的特征分解，也可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石。  奇异值分解是一种重要的矩阵分解方法，可以看作方阵在任意矩阵上的推广。  假设A是一个m×nm\times nm×n阶实矩阵，则存在一个分解使得Am×n=Um×m∑m×nVn×nTA_{m\times...

一 概率论基础1.概率与直观2.常见概率分布3.Sigmoid函数与Logistic函数引入二 统计量1.期望/方差/协方差/相关系数引入2.独立和不相关三 大数定律四 中心极限定理五 最大似然估计1.过拟合...

一 机器学习基本理论1. 基本概念 机器学习是人工智能的一个分支。我们使用计算机设计一个系统，使他能够提供的训练数据按照一定的方式来学习；随着训练次数的增加，该系统可以在性能上不断学习和改进；通过参数优化的学习模型，能够用于预测相关问题的输出。（1）机器学习可以解决的问题：给定数据的预测问题，包括数据清洗/特征选择，确定算法模型/参数优化，结果预测。（2）机器学习不可以解决的问题：...