weixin_40493805的博客

参考：https://www.cnblogs.com/zhizhan/p/4868555.html1、先收藏，再做记录。

1、插值和拟合： 都是根据已知数据点（比如二维的x,y），得到一条曲线（或者直线，或者面）。也就是说说，根据有限的数据点，得到更多的数据点。（推测统计是不是有点像，根据样本点推测整体的情况，没有关系的吧）。那怎么得到更多的点，或者整个数据呢？插值的意思是根据离散的这些已知点，去得到连续的点（就是曲线或者曲面），那为什么叫插值？看下面的英文解释：In the mathematical field of numerical analysis, interpolation is a method of cons

参考：https://blog.youkuaiyun.com/alw_123/article/details/821935351、得到了一组数据（先简单点，就是二维的数据x，y），怎么描述他们之间的关系呢？2、如果这组数据有线性相关的话，那就用线性方程描述，那就是线性回归。如果没有线性相关的话，那就是另外的话题了。从别人那里copy过来的图：3、怎么得到这条直线，理论上有很多这样的直线可以描述这些点之间的线性相关。那么，怎么判断哪个直线最好。比如穿过的数据点最多？还是 每个点到之间的距离和最小？4、最后发现

1、LDA好像用过，但是居然不知道自己用过，有点惭愧。为什么，用的是软件界面操作，所以忘的也快啊。2、用途是就是根据一组数据，标好类别的数据，然后建立分类识别器。备注：是通过pca找到lda的。pca是无类别的降维处理。3、待续中。。。...

参考https://blog.youkuaiyun.com/zhongkejingwang/article/details/42264479https://blog.youkuaiyun.com/luoluo96321/article/details/112211217?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522162330155516780262567693%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.13010233

1、用到的时候总结一下，回过来可以复习复习。2、概率统计：统计是根据数据（一组数据），根据分布模型（比如正态分布），可以得到一个带参数的分布模型（比如mu和theda），然后根据这个分布模型，去求解发生某个时间的概率，需要查询分布函数图。这就需要知道相关的概念。3、概率密度函数（probability density function）和概率分布函数（Cumulative Distribution Function，累积密度函数）。通过讲解正态分布去理解。可以参考一下资料：https://zhuanl

1、有些概念是躲不过的，那就面对吧。先收藏一个没有相关的资源 https://www.geogebra.org2、先参考别人的解释，还是很有道理的。参考 https://blog.youkuaiyun.com/qq_24753293/article/details/80014403 这个里面有很多引用其他人的解释，这里先收藏一下。3、自己的总结还是要有的。首先定义：主要是这个matrix是针对any...

1、今天才看到有这么一个软件，应该有用途，所以准备用到了就记录一下。2、可以看相关的视频，有人介绍了，我这里也做个备份：https://www.bilibili.com/video/av6372037/?p=23、待续。。。...

1、看问题没有深入，就是一知半解的。这个极大似然，一直不是理解的，还有其他的 贝叶斯 等概念。2、今天看了别人说的，才明白一点。似然的英文是 likelihood ，和 概率 （probability）居然是同一系统的。直接的英文翻译，我觉的应该是可能性，翻译成似然，怎么不是孜然啊。The likelihood of infection is minimal… 感染的可能性极小。3、根据英文...