概率论是许多机器学习算法的基础，所以深刻理解这一主题就显得十分重要。第3章在计算特征值取某个值的概率时涉及了一些概率知识，在那里我们先统计特征在数据集中取某个特定值的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到了特征取该值的概率。也许你可以通过下列在Http请求头中来附加Token有时候在生活中，你需要一... ...
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2016-08-02 11:16:14
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一、概述 前两章我们要求分类器做出艰难决策，给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过，分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。 概率论是许多机器学习算法的基础，所以深刻理解这一主题就显得十分重要。第3章在计算特征值取某个值的概 ...
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2016-08-02 09:59:56
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极大似然估计，只是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。 直接说，就是在给定样本的输出结果时，我们来估计参数。 它是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法，极大似然原理的直观想法是：一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，…。若在仅仅作一次试验中，结果A出现，则一般认为试验条件对A... ...
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2016-08-01 00:03:49
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在概率论问题中求解基本事件、某个事件的可能情况数要涉及到组合分析。 而这一部分主要涉及到简单的计数原理和二项式定理、多项式定理。 我们从一个简单的实例入手。 方程的整数解个数： Tom喜欢钓鱼，一直他在r天中钓了n条鱼，设xi表示Tom第i天钓鱼的数目，这里我们，很显然时间是有序排列的，因此我们得到 ...
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2016-07-24 17:41:46
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平凡而又神奇的贝叶斯方法 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 —拉普拉斯 目录 0. 前言 1. 历史 1.1 一个例子：自然语言的二义性 1.2 贝叶斯公式 2. 拼写纠正 3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀 3.1 再访拼写纠正 3.2 模型比较理论（Model Comparasion）与 ...
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2016-07-23 19:41:10
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\documentclass[UTF8,a1paper,landscape]{ctexart} \usepackage{tikz} \usepackage{amsmath} \usepackage{amssymb} \usepackage{geometry} \geometry{top=5cm,bo... ...
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2016-07-21 00:52:30
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一、基础知识：我们都该学点统计学？ 统计学是一门以概率论为基础的方法论学科，主要通过收集数据，进行量化的分析、总结，并进而进行推断和预测，为相关决策提供依据和参考。它在几乎所有学科领域里面都具有重要的应用，从物理、社会科学到人文科学，甚至被用来工商业及政府的情报决策之上。 往近了说，想要成为一名数据 ...
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2016-07-19 22:13:32
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\documentclass[UTF8,a1paper,landscape]{ctexart}%UTF8，ctexart中文支持，landscape横向版面 \usepackage[svgnames]{xcolor} \usepackage{tikz}%画图 \usetikzlibrary{arro... ...
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2016-07-19 16:55:32
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机器学习中的数学(1)-回归(regression)、梯度下降(gradient
descent)
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前言:
上次写过一篇关于贝叶斯概率论的数学，最近时间比较紧，coding的任...
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2016-07-19 13:52:57
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概率，又称或然率、机会率、机率（几率）或可能性，它是概率论的基本概念。事件的概率是衡量该事件发生的可能性的量度。虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。...
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2016-07-19 10:43:09
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