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1. 概率基本概念：隨機試驗、樣本空間、隨機事件、概率 2. 事件的關系與運算：事件關系、運算律、完全事件組 3. 概率的基本公式：條件概率、全...
特征值和特征向量是對應出現(xiàn)的。特征向量就是那些經(jīng)過矩陣A變換后的向量方向與變換前的方向相同或者相反的向量，也就是說可以在某個矩陣的變換下保持在同...
這一講主要學習了矩陣，首先了解了矩陣的概念，也就是方程組系數(shù)的信息，以及矩陣的運算法則（包括加法、數(shù)乘、結合律和分配律），而這也是解任意元線性方...
西瓜書+南瓜書第6章：支持向量機+軟間隔與支持向量回歸 1、間隔與支持向量 （1）分類學習的最基本思想就是：基于訓練集D在樣本空間中找到一個劃分...
西瓜書第五章神經(jīng)網(wǎng)絡 5.1M-P神經(jīng)元 5.2 感知機 5.3 神經(jīng)網(wǎng)絡 1）神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡中的基礎元件，其接收來自n 個其它神經(jīng)元傳遞過來...
在機器學習算法中，決策樹（decision tree）是一種基本的分類與回歸方法。決策樹模型呈樹形結構，在分類問題中，表示基于特征對實例進行分類...
一元線性回歸與多元線性回歸 西瓜書3.1、3.2 對數(shù)幾率回歸 西瓜書3.3 線性判別分析 西瓜書3.4
第5章 模型 5.1 回歸模型：Linear Regression、以及Stepwise Regression 5.2 分類模型：Logisti...
ggplot2包介紹 4.1 環(huán)境配置 4.2 散點圖 4.3 直方圖 4.4 柱狀圖 4.5 餅狀圖 4.6 折線圖 4.7 ggplot2擴...