Hermitian矩陣： ??又被稱(chēng)為厄爾米特矩陣，指的是共軛矩陣。矩陣中的每一個(gè)第行第列的元素都與第行列的元素共軛相等。稱(chēng)為的共軛轉(zhuǎn)置，矩陣即，若矩陣中元素都是實(shí)數(shù)，則。 ...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：四川
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瑞利熵與廣義瑞利商
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奇異值分解
奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）： 定義： ??任意的實(shí)矩陣都可以分解為：????其中，是滿足的階酉矩陣（unitary mat...
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貝葉斯分類(lèi)器
貝葉斯決策輪： ??對(duì)分類(lèi)任務(wù)來(lái)說(shuō)，在所有相關(guān)概率都已知的理想情形下，貝葉斯決策論考慮如何基于這些概率和誤判損失來(lái)選擇最優(yōu)的類(lèi)別標(biāo)記。??假設(shè)有N種可能的類(lèi)別標(biāo)記，即，是將一...
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Arcanist on Windows 環(huán)境配置指南
本文整理了在Windows系統(tǒng)上安裝代碼審查工具Arcanist的過(guò)程。目的是配合Phabricator進(jìn)行代碼review。配置成功后可使用arc diff命令來(lái)發(fā)起cod...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)元模型： ??，其中為權(quán)值，為閾值通過(guò)激活函數(shù)處理產(chǎn)生的輸出（或）。 感知機(jī)： ??感知機(jī)由兩層神經(jīng)元組成，輸入層和輸出層，感知機(jī)只有一層功能神經(jīng)元，學(xué)習(xí)能力有限，只能學(xué)...
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梯度下降算法（gradient descent）
原理： ??每次按照下降的方向進(jìn)行計(jì)算，屬于貪心的算法。 算法（就最小二乘法討論）： ??若訓(xùn)練集：??訓(xùn)練函數(shù)：??參數(shù)向量：??損失函數(shù)：??梯度：????? gradi...
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信息論
信息熵 ??熵是接收的每條消息中包含的信息的平均量，被稱(chēng)為信息熵、信源熵、平均自信息量，為不確定性的量度。簡(jiǎn)而言之，越是確定的事，信息熵小，而越不確定的事信息熵越大。??隨機(jī)...
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決策樹(shù)
基本流程： ??略 劃分選擇： ??“信息熵”是度量樣本集合純度最常用的一項(xiàng)指標(biāo)????“信息增益”是度量某個(gè)屬性對(duì)劃分的增益????表示該屬性的權(quán)重值 剪枝處理： ??剪枝...
