样本空间

机器学习笔记1

也就是死记硬背机器学习有些基本术语需要我记住数据集(dataset)示例(instance)样本(sample)属性(attribute)特征(feature)属性值(attributevalue)属性空间(attributespace)样本空间
_不二_·2020-09-15 11:16

机器学习（1）

K-NN算法的分类方法是：①求新样本点在样本空间内与所有训练样本的欧拉距离（欧拉距离是比较常用的样本差异性计算方法）；②对欧拉距离排序，找出最近的k个点；③对k个点分类统计，看哪种类型的点数量最多，
木寒夏·2020-09-14 23:45

概率与数理统计学习总结三--条件概率、全概率、贝叶斯、离散型随机变量

条件概率设试验E的样本空间为S,A,B是事件,要考虑在A已经发生的条件下B发生的概率,这就是条件概率问题.定义:设A,B是两个事件,且P(A)>0,称为在事件A发生的条件下事件B发生的条件概率条件概率满足三个条件非负性
weixin_44327911·2020-09-13 17:44

机器学习笔记：模型评估与选择

尽管训练集通常只是样本空间的一个很小的采样，我们人希望它能够很好地反映整个样本空间的特性，否则就很难期望在训练集上学得的模型
休漠·2020-09-13 13:13

数学基础之概率

样本空间对于随机试验，尽管在每次试验之前不能预知试验的结果，但是试验的所有可能结果集合是已知的，我们将随机试验E的所有可能的结果组成的集合称为E的样本空间，记为S。
weixin_34362790·2020-09-13 10:57

概率笔记6——多维随机变量

随机变量X，Y，Z来自同一样本空间，它们的取值可能相互影响。像这样同时考虑的多个随机变量，称为多维随机变量。本章以二维随机变量为例，介绍多维随机变量的相关概念。
track sun·2020-09-13 06:31

机器学习中的常用分布

基本概念：1.样本空间：实验所有可能的输出的集合。2.随机变量：随机变量是一个映射（或函数），将映射到实数集。可以分为离散型随机变量和连续型随机变量。
六个轱辘·2020-09-12 20:49

概率导论（二）——离散随机变量

思维导图基本概念对于样本空间中的每一个试验结果，都关联着一个特定的数。这种试验结果与数的对应关系形成随机变量。我们将试验结果所对应的数称为随机变量的取值。从数学上讲，随机变量是试验结果的实值函数。
小小明少·2020-09-12 19:16

概率导论（一）——样本空间与概率

参考书：《概率导论》，作者：DimitriP.Bertsekas，JohnN.Tsitsiklis。本系列博客为自学《概率导论》笔记。思维导图集合将一些研究对象放在一起，形成集合，这些对象就是集合的元素。设SSS是一个集合，xxx是SSS的元素。xxx是SSS的元素，则写成x∈Sx\inSx∈S；xxx不是SSS的元素，则写成x∉Sx\notinSx∈/S；若一个集合没有元素，则为空集，写成∅\e
小小明少·2020-09-12 19:15

多维随机变量及其分布1

一、二维随机变量定义：设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}，设X=X(e)和Y=Y(e)，称(X,Y)为二维随机变量1、二维离散型随机变量及分布律(1)、设二维离散型随机变量(X,Y)的所有可能取的值为
枍汐·2020-09-12 00:08

随机过程（一）基础概念与随机过程基本类型

1.1概率空间随机试验样本空间事件Ω中的元素e为样本点/基本事件。\Omega中的元素e为样本点/基本事件。Ω中的元素e为样本点/基本事件。样本空间
早上十一点半的太阳·2020-09-11 23:05

机器学习c12笔记：SVM学习与SVM,逻辑回归和kNN比较

SVM摘自百度百科参考书籍:机器学习实用案例解析SVM原理SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中（Hilbert空间），使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题
chenlongzhen_tech·2020-09-11 20:36

机器学习中的一些概率论

发生的时候，B发生的概率公式：P(B|A)=P(AB)P(A)P(AB)=P(B|A)∗P(A)=P(A|B)∗P(B)P(A|B)=P(B|A)∗P(A)P(B)全概率公式B1,B2,B3……Bn为样本空间的
123begin·2020-09-11 15:48

概率论与数理统计(二)

文章目录三大结构离散的样本空间连续的样本空间总结三大结构当我们讨论某一随机事件的概率时，我们一般是在一个框架下讨论的，这个框架包含三个结构：样本空间(samplespace)，事件(event)和几率测度
耐耐~·2020-09-11 08:07

描述统计学

不能用抽样的均值来估量总体样本的均值样本空间不能代表总体，他们之间存在误差。想解决这个问题，就要随机选择样本。
I_AM_KK·2020-09-10 22:23

第一章 概率论基础

vodid=180256&e=3样本空间与随机事件http://www.icourse163.org/lea
qw550620059·2020-09-10 17:37

概率论-第一章概率论基本概念（随机试验、样本空间、随机事件）

文章目录随机试验特征样本空间定义随机事件定义联系关系及运算和事件积事件差事件互斥事件和对立事件随机试验特征相同的条件下重复结果不止一个，事先能知道所有结果不确定性样本空间定义所有结果总和（记为S）样本点
刘维奇·2020-09-10 11:02

概率论与数理统计（第一章 概率论的基本概念）

第一章概率论的基本概念随机试验（具有三个特点）样本空间、随机事件样本空间样本点随机事件（事件）事件发生基本事件必然事件不可能事件（∅）事件间的关系与事件的运算相等和事件（A∪B）积事件（AB，A∩B）差事件
MaoYeJ·2020-09-10 11:30

概率论与数理统计笔记（一）： 样本空间 随机事件

概率论与数理统计笔记（一）：样本空间随机事件确定性现象：在一定条件下必然发生的现象.随机现象:在一定条件下具有多种可能结果，且试验时无法预知出现哪个结果的现象.对随机现象的观察、记录、实验统称为随机试验
MayMoon52·2020-09-10 11:41

【概理论与数理统计】知识框架1

第一章概理论的基本概念第一节：样本空间、随机事件随机实验E（概念）样本空间Ω（定义、表示）事件之间的关系（包含关系、并/和关系、交/积关系、差关系、互斥关系、对立关系）事件的运算（交换律、结合律、分配律等
御画·2020-09-10 11:58

OpenCV支持向量机(SVM)介绍

支持向量机(SVM)是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。换句话说，给定一些标记(label)好的训练样本(监督式学习),SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。
weixin_30735745·2020-08-26 15:14

OpenCV中的SVM支持向量机

主要来自OpenCV教程1、什么是支持向量机SVM支持向量机是一个分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面，换句话说，给定一些标记（label）好的训练样本，SVM算法输出一个最优化的分隔超平面
大冰的小屋·2020-08-26 14:23

OpenCV笔记（3）实现支持向量机（SVM）

正式定义：是一个能将不同类样本在样本空间分割的超平面，给定一些标记好的训练样本，SVM算法输出一个最优化的分隔超平面。
为取经而来·2020-08-26 14:26

Adaboost模型学习

其工作步骤主要为：1.首先给出弱学习算法和样本空间（x,y），从样本空间中
等等登登-Ande·2020-08-26 13:29

Opencv机器学习---支持向量机介绍

什么是向量机支持向量机(SVM)是一个类分类器，正式的定义是一个能够将不同类样本在样本空间分隔的超平面。
铿锵的玫瑰·2020-08-26 11:46

自然语言处理数学基础

probability）是从随机试验中的事件到实数域的映射函数，用以表示事件发生的可能性数学定义：概率是从随机实验中的事件到实数域的函数，用以表示事件发生的可能性如果用P（A）作为事件A的概率，Ω是试验的样本空间
Jasonhaven·2020-08-25 16:00

瓜书重点记录

learningalgorithm数据集dataset示例instance样本sample属性attribute特征feature属性值attributevalue属性空间attributespace样本空间
昵称sch·2020-08-25 07:07

[补充内容]概率论与数理统计01

样本空间与随机事件事件被分为两种：随机现象、确定现象。随机现象：在一定条件下具有多种可能的结果，且实验时无法预知哪种结果的现象。
Temmie1024·2020-08-25 00:32

[补充内容]概率论与数理统计03

随机变量定义：设随机变量样本空间S，若X=X（e）为定义在X上的实值单值函数，则称X（e）为随机变量，简称X。注意：1.随机变量是一个函数。  
Temmie1024·2020-08-25 00:32

[补充内容]概率论与数理统计02

古典概型古典概型定义：样本空间S中样本点有限；出现每一个样本点的概率相等。P（A）=m/n包含的基本事件的个数m，基本事件的总数n。放回抽样每一次抽取的概率相同；与不放回抽样每次抽取的概率不同。
Temmie1024·2020-08-25 00:32

机器学习-01-K-临近算法学习

KNN算法和K-Means算法不同的是，K-Means算法用来聚类，用来判断哪些东西是一个比较相近的类型，而KNN算法是用来做归类的，也就是说，有一个样本空间里的样本分成很几个类型，然后，给定一个待分类的数据
Corwien·2020-08-24 13:46

2018.05.23火币指数10

该指数样本空间为火币pro上线交易的全部USDT交易币种，根据区块链资产代表权益属性的不同，可以将其分为“币”、“平台”、“应用”和“实物资产代币化”四类。币指基于区块链技术开发的，不对
知识星球比特币投资·2020-08-24 12:35

概率论基础学习

文章目录随机试验样本空间事件间关系古典概型条件概率贝叶斯公式总结：概率的基本公式事件的独立性独立重复试验期望，方差，协方差，协方差矩阵期望方差协方差相关系数随机变量概率分布离散型随机变量分布0-1分布二项分布泊松分布连续型随机变量及其分布均匀分布指数分布正态分布总结广义线性分布极大似然估计二项分布中极大似然分布正态分布的极大似然估计矩估计大数定律数据分布随机试验样本空间事件间关系古典概型条件概率贝
JeremyAhhh·2020-08-23 08:34

《概率统计简明教程》

2019-02-2619:14:04第一章随机事件第一节：样本空间和随机事件转载于:https://www.cnblogs.com/JasonPeng1/p/10439394.html
weixin_34115824·2020-08-23 08:17

《概率论基础教程》总结 -- 样本空间、概率、条件概率 等

二、样本空间样本空间：考虑一个实验，所有可能结果构成的子集，称为该实验的样本空间。这个定义就说明了样本空间的概率是1。事件：样本空间的任意子集称为事件。
行_之_·2020-08-23 07:24

概率论基础

概率论基础概率随机变量样本空间、样本点离散型随机变量、分布律连续型随机变量、概率密度函数联合概率分布边缘概率分布条件概率独立性转自：http://www.cnblogs.com/sench/p/9478284
ukakasu·2020-08-23 07:48

沙河飞天技术学院2019年数学二学位概统题

10分）第三大题（本题20分）第四大题（本题12分）第1小题（6分）第2小题（6分）第五大题（本题共30分）第1小题（6分）第2小题（10分）第3小题（14分）第一大题（本题18分）第1小题（6分）设样本空间为
西园啜茗·2020-08-23 06:09

概率论与统计的基础知识（概率空间、最基本的分布、数字特征）

了解最基础的概率论知识，参考来自《概率导论》和《波利亚罐子模型的相关分布》1样本空间与概率1.2概率模型1.2.1样本空间和事件每个概率模型对应一个试验，这个试验所产生的所有可能结果组成了样本空间，其中某些结果占样本空间比例就是它的概率
LeetCoder·2020-08-23 05:15

机器学习数学原理（7）——SVM支持向量机

1简介我们来看看前面最优间隔分类器的前提：线性可分的样本空间。但
史努B·2020-08-22 21:41

半参数模型

KosorokMR(2008)Introductiontoempiricalprocessesandsemiparametricinference,1stedn.Springer3.1半参数模型和效率统计模型是在样本空间
董八七·2020-08-22 15:29

统计学基础之概率、随机变量及其分布

试验试验结果抛一枚硬币正面、反面检测一枚零件合格、不合格进行一次销售成功、不成功抛掷一枚色子1、2、3、4、5、6样本空间：所有可能的试验结果的集合。样本点：一次试验的结果。
心里有点小空白·2020-08-22 14:22

人工智能数学基础之概率论

个特点：可重复性：在相同条件下可以重复进行可观察性：每次实现的可能结果不止一个，并且能事先明确实验的所有可能结果不确定性：一次试验之前，不能预知会出现哪一个结果这样的试验是一个随机试验，简称为试验样本点和样本空间每次试验的每一个结果成为基本事件
愤怒的可乐·2020-08-21 23:52

机器学习（周志华版）学习笔记（二）假设空间

泛化：从样本中学习训练出不在样本中的数据集的共同特征，使其适用于整个样本空间。演绎：从一般到特殊的特化过程。特化：与泛化相反，整体样本的共同特征推演出具体特征。
pikaseed·2020-08-21 22:15

概率论与统计学(3)

条件概率P(AB)=P(A)*P(B|A)样本空间的划分全概率公式贝叶斯公式独立性AB相互独立：事件A的发生与否对事件B发生的概率没有影响多个事件相互独立≠多个事件两两独立P(AB)=P(A)P(B)P
giantmfc123·2020-08-21 17:53

京东广告推荐1面

项目（自己的项目涉及到排序了吗）DNN模型SVM模型SVM和LR的区别GBDT组合特征1.字符串旋转（3次旋转）2.蓄水池算法即如何从未知或者很大样本空间随机地取k个数？
wxwxy919·2020-08-21 10:37

统计学基础之概率、随机变量及其分布

试验试验结果抛一枚硬币正面、反面检测一枚零件合格、不合格进行一次销售成功、不成功抛掷一枚色子1、2、3、4、5、6样本空间：所有可能的试验结果的集合。样本点：一次试验的结果。
心里有点小空白·2020-08-21 00:42

统计学基础之概率、随机变量及其分布

试验试验结果抛一枚硬币正面、反面检测一枚零件合格、不合格进行一次销售成功、不成功抛掷一枚色子1、2、3、4、5、6样本空间：所有可能的试验结果的集合。样本点：一次试验的结果。
心里有点小空白·2020-08-21 00:42

数据挖掘综合

Built-In：str类Built-In：list类Numpy：NDArray类Pandas：Series类Pandas：DataFrame类2)正则表达式3)赋值三、机器学习1)训练集与测试集划分2)样本空间调整
luv_dusk·2020-08-18 23:01

数学基础 | (3) cs229概率论基础

目录1.概率的基本要素2.随机变量3.两个随机变量4.多个随机变量1.概率的基本要素为了定义集合上的概率，我们需要一些基本元素：样本空间:随机实验的所有结果的集合(所有样本点的集合)。
CoreJT·2020-08-18 16:13

机器学习数学原理（7）——SVM支持向量机

1简介我们来看看前面最优间隔分类器的前提：线性可分的样本空间。但
X_XZhang·2020-08-18 12:23
上一页 6 7 8 9 10 11 12 13 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他