1、损失函数：度量预测错误的程度，评估模型单次预测的好坏。 a：0-1损失函数： $L(Y,f(X))=\begin{cases}0 & \text{ if } Y=f(X) \\ 1 & \text{ if } Y\neq f(X) \end{cases}$ b：平方损失函数： $L(Y,f(X) ...
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2020-05-10 17:11:17
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平滑技术也叫做过滤技术，可以用来去除图像中的噪声，常用的平滑处理的处理算法有基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平衡、基于统计学方法的中值平滑、双边滤波、导向滤波等。二维离散卷积是基于两个矩阵的一种计算方式，通过以下示例进行理解。 $$ I = \left ( \begin{matrix} 1&2\\ ...
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2020-05-05 11:05:15
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# 数据类型分为两种，一种是数值类型，数值还可以继续分为离散型，连续型。 # 一种是种类，还可以分为可以区分等级的种类（县长，市长，省长），和不可以区分等级的种类（苹果，橘子）。 # 数据的统计性分析，可以分为描述性统计和？ # 描述性统计 # 频数/频率 # 集中趋势 # 数值 用 平均值，中位数... ...
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2019-12-16 19:06:20
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一、KNN分类算法 K最近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)算法，是著名的模式识别统计学方法，在机器学习分类算法中占有相当大的地位。它是一个理论上比较成熟的方法。既是最简单的机器学习算法之一，也是基于实例的学习方法中最基本的，又是最好的文本分类算法之一。 通常，在分类任务中可使用“投 ...
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2019-06-10 10:41:21
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分类与预测 分类主要是预测分类标号（离散属性），预测是建立连续值函数模型，预测给定自变量的因变量的值。 常用的分类与预测算法 | 算法名称 | 算法简介 | | : | : | | 回归分析 | 回归分析是确定预测属性（数值型）与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法。包括线性回归，非线性回 ...
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2019-04-16 01:19:20
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EM算法：让期望最大化的算法最大似然估计：已知：样本服从分布的模型 观测到的样本求解：模型的参数 极大似然估计是用来估计模型参数的统计学方法 就是什么参数能使得样本符合这么一个模型最大似然函数：什么样的参数使得出现当前这批样本概率最大 利用结果推出参数的最大值 问题提升：有两个类别，这两个类别都服从 ...
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2018-11-26 20:58:40
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摘要： 本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。 本文讲的是用深度学习解决自然 ...
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编程语言 时间：
2018-11-19 11:02:11
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1. 前言 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题，通过求解对偶问题获得原始问题的解。该方法应用在许多统计学方法中，如最大熵模型、支持向量机。 2. 原始问题 假设$f(x),c_i(x),h_j(x)$是定义在$R^n$上的连续可微函数。考虑如下最优化问题 $$ \mi ...
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2018-11-18 20:30:23
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AB测试定义 AB测试是为Web和App的页面或流程设计两个版本（A/B）或多个版本（A/B/n），同时随机的分别让一定比例的客户访问，然后通过统计学方法进行分析，比较各版本对于给定目标的转化效果，最后选择效果最好的版本正式发布给全部客户。 AB测试 通过运行A/B测试，比较新版本与当前版本用户体验 ...
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2018-09-24 00:55:05
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封面 简介 本书是一本全新的概率统计入门教材，重点介绍如何用统计学方法分析大型数据集。本书会介绍如何使用计算机实现各种统计方法，这有诸多优点。 学生可以通过编写程序来深化和检查自己对概念的理解。 例如， 编写计算最小二乘拟合、 残差和判定系数的函数， 编写和测试这些代码需要他们正确理解相关概念，消除 ...
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2018-07-22 00:33:25
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