1.统计学习 统计学习的对象：（1）data ： 计算机及互联网上的各种数字、文字、图像、视频、音频数据以及它们的组合。（2）数据的基本假设是同类数据具有一定的统计规律性。统计学习的目的：用于对数据（特别是未知数据） 进行预测和分析。统计学习的方法：（1）分类： 监督学习无监督学习半监督学习强化学习 ...
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2020-01-25 19:28:51
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朴素贝叶斯法，就是使用贝叶斯公式的学习方法，朴素就是它假设输入变量（向量）的各个分量之间是相互独立的。所以对于分量之间不独立的分布，如果使用它学习和预测效果就不会很好。 简化策略 它是目标是通过训练数据集学习联合概率分布$P(X, Y)$用来预测。书上说，具体是先学习到先验概率分布以及条件概率分布， ...
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2020-01-25 15:31:35
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自然语言处理入门基础 1 数学基础 （1）线性代数 向量、 矩阵、距离计算（余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、明可夫斯基距离、切比雪夫距离、杰卡德距离、汉明距离、标准欧式距离、皮尔逊相关系数） （2）概率论 随机试验、条件概率、全概率、贝叶斯定理、信息论 （3）统计学 图形可视化（饼图、条形图、热力图 ...
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2020-01-19 12:39:31
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https://pintia.cn/problem-sets/12/problems/349 1 int set_grade(struct student *p, int n) 2 { 3 int i, count; 4 5 count = 0; 6 for (i = 0; i < n; i++) ...
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2020-01-17 13:13:39
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1.1 统计学习 统计学习是关于计算机基于数据构建概率模型并用模型对数据进行分析与预测的一门学科。统计学习也成为统计机器学习。 （1）统计学的主要特点： 1、统计学习以计算机及网络为平台，是建立在计算机及网络之上的 2、统计学习以数据为研究对象，是数据驱动的科学。 3、统计学习的目的是对数据进行预测 ...
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2020-01-11 13:18:41
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模型类型 参数模型 统计学中，参数模型通常假设总体服从某一个分布，该分布由一些参数确定(正太分布由均值和方差确定)，在此基础上构造的模型称为参数模型 包括 逻辑回归 线性成分分析 感知机 优点 间洁：理论容易理解和解释结果 快速：参数模型学习和训练的速度都很快 数据更少：通常不需要大量的数据，在对数 ...
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2020-01-07 13:13:50
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一、背景介绍 1.规则告警带来的问题 大部分监控平台是基于规则告警实现监控指标的预警。规则告警一般基于统计学，如某个指标同比、环比连续上升或下降到一定阈值进行告警。规则告警需要用户较为熟悉业务指标的形态，从而才能较为准确的配置告警阈值，这样带来的问题是配置规则告警非常繁琐、告警效果也比较差，需要大量 ...
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2020-01-06 14:45:41
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原文:[小技巧]你真的了解C#中的Math.Round么？ 今天在某.NET Core 群中看到有人在问Math.Round的问题。其实这个问题之前有很多人遇到了，在此总结一下。 开发者为了实现小数点后 2 位的四舍五入，编写了如下代码， Copyvar num = Math.Round(12.12... ...
[TOC] 统计学习 对象:data 目的:预测和分析 方法 监督，无监督，强化学习 基本分类 1. 监督学习 从标注数据中学习预测模型 建设$(X,Y)$遵循联合概率分布$P(X,Y)$, 样本独立同分布 假设空间：输入空间到输出空间映射的集合 2. 无监督 $X$是输入空间，$Z$是隐式结构空间 ...
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2020-01-05 10:13:03
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控制图与其他统计工具（如直方图，相关图和帕累托图）一起用于统计过程控制（SPC）中，以分析和统计控制许多领域（运营，服务等）中的业务流程。特别是，控制图可支持用户分析流程内部的可变性来源。 通过控制图，可以区分：-由于无法控制的常见原因导致的正常可变性；-系统可变性，取决于不规则的机器，有缺陷的原材 ...
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2019-12-31 12:17:37
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