机器学习介绍 机器学习是实现人工智能的手段，其主要研究内容是如何利用数据或经验进行学习，改善具体算法的性能。 多领域交叉，涉及概率论、统计学、算法复杂度等多门学科。 分类：监督学习、无监督学习、强化学习（增强学习）、半监督学习、深度学习。 scikit-learn库介绍（sklearn） 依赖Num ...
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2020-02-02 20:03:57
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方差是用来度量随机变量X 与其均值E(X) 的偏离程度。 【随机变量的协方差】 在概率论和统计中，协方差是对两个随机变量联合分布线性相关程度的一种度量。两个随机变量越线性相关，协方差越大，完全线性无关，协方差为零。定义如下： 当X，Y是同一个随机变量时，XX与其自身的协方差就是XX的方差，可以说方差 ...
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2020-01-29 12:55:12
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人类的认识，总是从特殊到一般。照逻辑学观点，凡是以个别性知识为前提进而推出一般性知识的结论的推理方法，称为归纳法。 古典：用自然语言描述、在实验科学和日常生活中被大量运用的归纳推理方法。 现代：运用符号逻辑、概率论等数学工具的数量化、形式化和公理化方法所进行的归纳推理。 完全归纳法与不完全归纳法 据 ...
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2020-01-20 00:15:44
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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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1. 随机事件 事件？ 基本事件？ 复合事件？ 必然事件，不可能事件 样本空间：所有基本事件的集合（W）,可以是无限集 样本点：样本空间中的元素；其实就是基本事件（w） 2. 事件之间的关系： 包含 相等 并（和） A并B == A+B 交（积） A交B == A B 差 A B == 【A A B ...
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2020-01-18 18:02:51
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2020.01 读完： null 正在读： 《利用Python进行数据分析 第2版》 计划读： 《高等数学 第7版 同济大学》 《Deep Learning with Python》 《信息论基础 第2版》 《概率论与数理统计 第4版 浙江大学》 ...
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2020-01-17 13:51:49
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洗牌算法 洗牌算法，刚在知乎 "这个回答" 上看到的一个算法，非常有趣。 通过概率论的知识原地实现了一个公平的随机算法。 大致的过程就是一个数组（假设有n个数），从后往前取第一个数A，第二个数随机从前面的数据中选取。最后算下来随机的概率是1/n。 代码如下 ...
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2020-01-16 19:03:00
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一、N-gram介绍 n元语法（英语：N-gram）指文本中连续出现的n个语词。n元语法模型是基于(n - 1)阶马尔可夫链的一种概率语言模型，通过n个语词出现的概率来推断语句的结构。这一模型被广泛应用于概率论、通信理论、计算语言学（如基于统计的自然语言处理NLP）、计算生物学（如序列分析）、数据压 ...
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2020-01-11 22:41:14
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数据挖掘中所需的概率论与数理统计知识 （关键词：微积分、概率分布、期望、方差、协方差、数理统计简史、大数定律、中心极限定理、正态分布） 导言：本文从微积分相关概念，梳理到概率论与数理统计中的相关知识，但本文之压轴戏在本文第4节（彻底颠覆以前读书时大学课本灌输给你的观念，一探正态分布之神秘芳踪，知晓其 ...
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2020-01-10 01:06:15
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将知识以书籍的形式来整理是比较好的选择。 具体思想是什么呢？ 聚焦一类知识，比如说泛函分析，概率论。这些分类可以借鉴当下的书籍。然后创建一个文件夹，在里面制定好各种知识结构。以后只要理解了到该知识的精髓而且有时间，就改动编辑，旨在建立一个学科思想体系。 对个人而言，公认的写的再好的书籍也不如把自己讲 ...
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2020-01-06 09:37:18
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