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PPT學(xué)習(xí)
1.模仿模板 2.PS 3.形狀+透明度 4.不能太多字，可以邏輯提煉，但是排版好看也是可以的 5.搜索引擎找思路 6.素材（網(wǎng)站+以前的模板）...
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Java瘋狂講義
3.2標(biāo)識(shí)符和關(guān)鍵字 3.2.1 分隔符 分號(hào)：實(shí)現(xiàn)對語句的分隔，每個(gè)Java語句都會(huì)使用分號(hào)作為語句的間隔，因此每個(gè)Java語句必須使用分號(hào)作...
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PRML第一章《貝葉斯定理、高斯分布、概率論、模型選擇和維度災(zāi)難》PRML第一章《緒論》本章一共七個(gè)小章節(jié)1.1從一個(gè)例子多項(xiàng)式曲線擬合1.2講解了概率論基礎(chǔ)，分為6個(gè)小章節(jié)，包括概率密度、期望與協(xié)方差、貝葉斯...
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第一章《緒論》
PRML第一章《緒論》本章一共七個(gè)小章節(jié)1.1從一個(gè)例子多項(xiàng)式曲線擬合1.2講解了概率論基礎(chǔ)，分為6個(gè)小章節(jié)，包括概率密度、期望與協(xié)方差、貝葉斯...
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重新考察曲線擬合問題從概率的角度看多項(xiàng)式曲線擬合。 我們要假定：給定的值，對應(yīng)的值服從高斯分布，分布的均值為： 我們現(xiàn)在使用訓(xùn)練數(shù)據(jù){}，通過最大似然方法，來決定參...
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高斯分布其中參數(shù)：被叫做均值，被叫做方差，方差的平方根，由給定，叫作標(biāo)準(zhǔn)差，方差的倒數(shù)，叫作精度。 ?根據(jù)上式，我們可以得到： ?并且很容易證明高斯分布...
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大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)(Large Scale Machine Learning)1.大型數(shù)據(jù)集的學(xué)習(xí) 處理大數(shù)據(jù)集的算法近年來機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展歸因于我們有極其龐大的數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練我們的算法。處理如此海量數(shù)據(jù)的算法？我們?yōu)槭裁?..
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異常檢測(Anomaly Detection)1.問題的動(dòng)機(jī) 異常檢測(Anomaly detection)問題是機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個(gè)常見應(yīng)用。這種算法的一個(gè)有趣之處在于：它雖然主要用于非監(jiān)督...
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聚類(Clustering)1.無監(jiān)督學(xué)習(xí)：簡介 聚類算法：第一個(gè)無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（無標(biāo)簽的數(shù)據(jù)） 什么是無監(jiān)督學(xué)習(xí)呢？對比：監(jiān)督學(xué)習(xí)問題指的是，我們有一系列標(biāo)簽，然后用假設(shè)...