不觉已经有半年没写了，时间真是容易荒废，这半年过了个春节，去拉萨旅行。本职工作也很忙，没有开展系统的学习和总结。 今年开始静下心来从基础开始学习，主要分为三部分，算法、线性代数、概率统计。 首先学习算法，用Python语言实现，主要是为了了解其中的思想，毕竟现成的轮子很多了。接下来学习线性代数和概率 ...
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2016-07-05 14:01:38
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思路:我们可以考虑三角剖分，这样问题就变成考虑三角形的选取概率和三角形内有多少个点了。 先用树状数组预处理出三角剖分的三角形中有多少个点，然后用线段树维护，先用原点极角排序，然后枚举i，再以i极角排序，此时线段树的作用就来了，每次到一个询问的教室点，我们就在线段树里面查找之前的概率，统计贡献即可。 ...
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2016-07-04 23:30:53
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现在有一个人，如何对这个人怎么识别这个人？那么就对其存在的特征进行提取，比如，提取其身高，其相貌，其年龄，分析这些特征，从而确定了，这个人就是这个人，我们绝不会认错。 同理，对数据进行分析，也是提取出数据的特征，对其特征进行分析，从而确定这些数据所呈现的信息状况，从而确定了这些数据的独特性和唯一性， ...
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2016-05-19 23:00:25
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蒙特卡洛（Monte Carlo）方法以概率统计理论为基础的数值计算方法，在处理一些复杂的问题时成效显著。基于蒙特卡洛思想的采样方法在机器学习中占有非常重要的位置。像Reject Sampling, Importance Sampling，以及MCMC等等都是机器学习中非常重要，但又很不容易理解和掌握的方法，本文就从Inverse CDF法开始介绍蒙特卡洛采样法中非常重要的拒绝采样和ARS方法。...
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2016-05-18 19:03:42
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概率统计与机器学习的关系概率问题是已知整体的情况下判定样本（整体推个体）
统计问题是概率问题的逆向工程（个体推整体）
机器学习监督学习中，首先根据样本及样本标签训练出模型（个体推整体），再根据模型对样本标签进行预测（整体推个体）。 统计估计的是分布，机器学习训练出来的是模型，模型可能包含了很多分布。
训练与预测过程的一个核心评价指标就是模型的误差。
误差本身就可以是概率的形式，与概率紧密...
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2016-05-13 00:04:48
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Bayes贝叶斯
一、Bayes小故事
贝叶斯(约1701-1761) Thomas Bayes，英国数学家。约1701年出生于伦敦，做过神甫。1742年成为英国皇家学会会员。1761年4月7日逝世。
贝叶斯定理在概率统计是最经典的内容之一，但是本人却是一个谜团。没人知道他是怎么当选英国皇家学会会士，也没有记录表明他发表过任何科学或数学论文，据说他从事数学研究的目...
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2016-05-12 12:45:16
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机器学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科。...
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2016-05-07 08:55:19
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1.1 统计学习概念
统计学习(statistical learning)是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测和分析的一门学科,统计学习也成为统计机器学习(statistical machine learning).
特点
统计学习将数据作为研究对象,是数据驱动的学科
统计学习的目的是对数据进行预测和分析
统计学习以方法为中心,统计学习方法构建模型并应用...
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2016-05-07 07:46:37
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内容简介：
A.重要统计量
B.重要定理与不等式
C.参数估计
A.重要统计量
一、概率与统计
概率：已知总体的分布情况，计算事件的概率
统计：总体分布未知，通过样本值估计总体的分布
二、概率统计与机器学习的关系
1.统计估计的是分布，机器学习训练出来的是模型，模型可能包含了多个分布。
2.训练与预测过程的一个核心评价指标是模型的误差。
3.误差可以是概率的形式，...
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2016-05-06 15:17:11
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概率统计
概率统计与机器学习的关系
统计量
期望
方差与协方差
重要定理和不等式
Jensen不等式
切比雪夫不等式
大数定理
中心极限定理以下内容摘抄于七月算法（julyedu.com）4 月机器学习算法班课堂讲义概率统计概率统计与机器学习的关系统计量期望
概念 性质 方差与协方差方差
协方差
协方差与独立/不相关
协方差的意义
重要定理和不等式Jensen不等式从概率的角度看Jensen...
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2016-05-06 15:00:15
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