概率-机器学习相关博客整理

本文深入探讨了统计学习中的核心概念,包括似然概率、极大似然估计、最大后验概率估计等,解析了特征工程的重要性,并介绍了协方差矩阵、相关系数的计算及其在数据预处理中的应用。此外,还详细讲解了EM算法的工作原理及其在解决不完全数据问题中的作用。

似然概率https://blog.youkuaiyun.com/u014182497/article/details/82252456

极大似然https://blog.youkuaiyun.com/qq_32742009/article/details/81460815

最大后验概率估计https://blog.youkuaiyun.com/qq_32742009/article/details/81477611

后验和先验https://blog.youkuaiyun.com/qq_23947237/article/details/78265026#fn1

协方差矩阵https://blog.youkuaiyun.com/xiao_lxl/article/details/72730000

EM算法https://blog.youkuaiyun.com/fuqiuai/article/details/79484421

特征工程https://blog.youkuaiyun.com/qq_39521554/article/details/78877505

协方差和相关系数https://www.cnblogs.com/sanshanyin/p/5397091.html

转载于:https://www.cnblogs.com/oldby/p/10688843.html

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