承网上的前辈所言：机器学习不是一个一个孤立的算法堆砌起来的，想要像看《算法导论》这样看机器学习是个不可取的方法．机器学习里面有几个东西一直贯穿全书，比如说数据的分布、最大似然（以及求极值的几个方法，不过这个比较数学了），偏差、方差的权衡，还有特征选择，模型选择，混合模型等等知识，这些知识像砖头、水泥 ...
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2016-07-13 11:43:42
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1，基本概念 （1）期望 \( E(X)=\sum_i{x_ip_i} \) important E(kX) = kE(X) E(X+Y) = E(X)+E(Y) 当X和Y相互独立：E(XY)=E(X)E(Y) (这个不能反向推哦) （2）方差 \( D(X)=\sum_i{(x_i-E(X))^2 ...
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2016-07-10 16:49:41
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rand：产生幅度在0~1之间的伪随机数rand(n)：生成0到1之间的n阶随机数方阵rand(m,n)：生成0到1之间的m×n的随机数矩阵randn：产生均值为0、方差为1的高斯白噪声randn(n)：生成0均值，方差为1的n阶随机数方阵randn(m,n)：生0均值，方差为1的m×n的随机数矩阵randperm(n):产生1到..
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2016-07-08 20:03:36
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散点图 曲线直线化：变量变换后拟合线性模型、曲线拟合模型 非线性模型 残差的独立性、正态性、方差齐性检验 预测值 1、案例背景 利用某车企过去14年的汽车销售量来预测未来2-3年的销售量。变量：时间、销售量 2、数据理解 画时间与销售量的散点图，发现以下三类关键信息： 变量间是否存在数量关联趋势； ...
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2016-07-08 19:38:44
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分类变量、连续变量分布的描述 bootstrap抽样、秩和检验探索变量关联：比较均值、独立样本 变量变换：P-P图 秩变换分析：个案排秩 Cox回归模型 方差分析实质是自变量含有分类变量的一般线性模型。 方差分析属于参数检验，有一定的假设条件。当不满足方差分析的假设条件时，就选择 （1）非参数检验（ ...
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2016-07-08 00:03:17
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介绍了Eigen人脸识别中的两个理论基础，协方差矩阵和Jacobi迭代法求特征值及特征向量，并介绍算法实现时用到的关键函数，及人脸识别的主要过程，最后结合AT&T人脸库给出了示例代码！ ...
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编程语言 时间：
2016-07-07 19:40:58
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比较均值：列表和图形 拆分文件 单因素方差分析 双因素方差分析（含交互项、只含主效应） 组间两两比较 随机因素分析 方差分析原理： 变异分解。将样本的总变异分解为随机误差的作用、某影响因素的作用。通过比较某影响因素所致变异与随机误差所致变异的大小建立F检验统计量进行检验。 yij=总平均+ai+随机 ...
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2016-07-07 17:18:52
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传送门
若x1,x2,x3……xn的平均数为k。
则方差s^2 = 1/n * [(x1-k)^2+(x2-k)^2+…….+(xn-k)^2] 。
方差即偏离平方的均值，称为标准差或均方差，方差描述波动程度。
给出M个数，从中找出N个数，使这N个数方差最小。
Input
第1行：2个数M,N，(M > N, M <= 10000)
第2 - M + 1行：M个数的具体值(0 <= X...
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2016-07-06 15:17:02
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这是个06年的老文章了，但是很多地方还是值得看一看的. 一、概要 主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass，关键是卷积层和polling层的BP推导讲解。 二、经典BP算法 前向传播需要注意的是数据归一化，对训练数据进行归一化到 0 均值和单位方差 ...
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2016-07-06 13:16:07
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好久没写题解了…… 一开始脑抽，还以为平均数会随着划分的改变而改变（无可救药……） 这题还是比较水的，展开方差的式子分成m部分每部分路程为xi,平均数p 方差=∑(xi-p)/m=∑(xi^2-2xi*p+p^2)/m=∑xi^2/m-2*S*p/m+p^2=∑xi^2/m-p^2 所以只要求∑xi ...
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2016-07-05 22:19:30
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