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  • Day11~13 第五章 決策樹

    1?決策樹模型與學(xué)習(xí) 1.1?決策樹模型 ??定義 5.1 (決策樹)?分類決策樹模型是描述對(duì)實(shí)例進(jìn)行分類的樹形結(jié)構(gòu)。決策樹由 結(jié)點(diǎn) (node) 和 有向邊(directe...

  • Day7~8 第三章 k 近鄰

    1?k 近鄰算法 ?? 近鄰算法的思想是:給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,對(duì)新的輸入實(shí)例,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中找到與該實(shí)例最鄰近的 個(gè)實(shí)例,這 個(gè)實(shí)例的多數(shù)屬于某個(gè)類,就把該輸入實(shí)例分為這...

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    Day9~10 第四章 樸素貝葉斯

    1?樸素貝葉斯法的學(xué)習(xí)與分類 ??樸素貝葉斯的思想是:對(duì)于給定的一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,首先基于特征條件獨(dú)立假設(shè)學(xué)習(xí)輸入輸出的聯(lián)合概率分布;然后基于此模型,對(duì)給定的輸入 ,利用貝葉斯...

  • Day5~6 第二章 感知機(jī)

    1?感知機(jī)模型 ??定義 2.1 (感知機(jī))?假設(shè)輸入空間是 ,輸出空間是 。輸入 表示實(shí)例的特征向量,對(duì)應(yīng)輸出空間的的點(diǎn);輸出 表示實(shí)例的類別。由輸入控件到輸出空間的如...

  • Day4 第一章 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及監(jiān)督學(xué)習(xí)概論(習(xí)題與總結(jié))

    1?幾點(diǎn)收獲與思考 在監(jiān)督學(xué)習(xí)中,訓(xùn)練數(shù)據(jù)與測(cè)試數(shù)據(jù)被看作是依聯(lián)合概率密度分布 獨(dú)立同分布產(chǎn)生的。 監(jiān)督學(xué)習(xí)中,概率模型是生成模型,非概率模型是判別模型。而條件概率分布和與...

  • Day3 第一章 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及監(jiān)督學(xué)習(xí)概論(2)

    4?模型評(píng)估與模型選擇 4.1?訓(xùn)練誤差與測(cè)試誤差 ??假設(shè)學(xué)習(xí)到的模型是 ,訓(xùn)練誤差是模型 關(guān)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的平均損失:其中 是訓(xùn)練樣本容量。??測(cè)試誤差是模型 關(guān)于測(cè)...

  • Day2 第一章 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)及監(jiān)督學(xué)習(xí)概論(1)

    1?統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí) ??實(shí)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法的步驟:??(1)得到一個(gè)有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合,假設(shè)數(shù)據(jù)是獨(dú)立同分布產(chǎn)生的;??(2)確定包含所有可能的模型的假設(shè)空間(hypothesis ...

  • Day1 學(xué)習(xí)準(zhǔn)備

    1?簡(jiǎn)介 ??李航老師的《統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法》是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典入門教材之一。??本書分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)兩篇,全面系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的主要方法。包括感知機(jī)、k 近鄰法、樸...

  • 40分鐘入門 LaTeX 排版

    本文修改自LaTeX新人教程,30分鐘從完全陌生到基本入門。由于無(wú)法找到原文章,于是引用了一片引用率最高的博文,侵刪。 我在初接觸LaTeX時(shí),翻得到了這篇文章,跟著代碼看實(shí)...

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