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RSS订阅原创 机器学习----感知机,Perceptron Learning Algorithm (PLA)
机器学习----感知机,Perceptron Learning Algorithm (PLA)感知机是一种简单、靠谱的分类算法,首先我们看一张示意图：目标函数：h(x)=sign((∑i=1dwixi)+b)h(x)=\text {sign}((\sum_{i=1}^{d}w_ix_i)+b)h(x)=sign((i=1∑dwixi)+b)对于（+1，−1）（+1，-1）（+1...
2019-10-15 20:56:43
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原创 机器学习----数学----常见的函数及概率分布
常见函数的导数：\\常见函数求导公式：泰勒展开式（Taylor）：sigmoid 函数导数：概率公式：\条件概率公式:P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)= \Large \frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)全概率公式:P(A)=∑inP(A∣Bi)P(Bi)P(A)= \Large \sum_i^n P(A|...
2019-09-20 19:27:18
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原创 机器学习-----数学 ----最大似然估计
最大似然估计最大似然估计是机器学习中比较重要的概率统计问题，这里将介绍比较重要几个和易混淆的问题：1.首先确定采样是独立同分布的（i.i.d.）。2. 在这里先假设，样本分布符合高斯分布。独立性：P(AB)=P(A)⋅P(B)\mathbb P (AB)=\mathbb P (A) \cdot \mathbb P (B)P(AB)=P(A)⋅P(B)同分布：保证了所有的样本点符合同一...
2019-09-19 20:38:10
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原创 切比雪夫，霍夫丁不等式证明
Hoeffding’s Inequality,霍夫丁不等式霍夫丁不等式 (P(∣v−μ∣≥ϵ)≤2e−2nϵ2\mathbb P(\Big|v -\mu\Big|\ge \epsilon ) \le 2e^{-2n\epsilon^2}P(∣∣∣v−μ∣∣∣≥ϵ)≤2e−2nϵ2) 的意义：当n 很大时，抽样的期望vvv可以逼近样本本身的期望值μ\muμ（一般是未知），例如：n=1...
2019-09-04 16:15:29
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原创 什么是机器学习？数据挖掘？
什么是机器学习为什么要进行机器学习为什么可以进行机器学习常见的机器学分类常见的术语功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导...
2019-09-02 20:37:33
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空空如也
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