样本空间

[Alg] 随机抽样完备算法-蓄水池算法 Reservoir Sampling

1.问题定义在保证$n$个元素被抽取的概率是相同的前提下，从总量为$n$的样本空间中随机抽取$k$个元素2.应用场景和一般算法(1)对于总数$n$值已知的情况我们可以用最简单的随机数算法，生成范围在$[
listenviolet·2020-06-28 20:00

R语言编写支持向量机（SVM）

给定的训练样本集，分类学习的基本思想就是在样本空间中找到一个划分的超平面，将不同类别的样本分隔开。
hustfc·2020-06-28 19:23

机器学习基础-假设空间、样本空间与归纳偏置

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在进入正题前先说一说函数，在陶哲轩所著的实分析集合论章节中定义：函数是从定义域A到值域B的映射，即对于A中的每个值B中都有唯一的值对应。假设定义域A中元素个数为X，值域B中元素个数为Y，那么产生函数个数为个。假设A={1,2},B={3,4}则可能产生的函数有：1、1->3,2->32、1->3,2->43、1->4,2->44、1->4,2-
weixin_34362790·2020-06-28 17:26

机器学习基础---再谈归纳偏置

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>在“机器学习基础-假设空间、样本空间与归纳偏置”中提到了归纳偏置实际上是一种模型选择策略，尽管我们认为A模型更简单可能具有更好的泛化能力（更贴切实际问题对新数据的预测更准
weixin_33720452·2020-06-28 03:36

3.1.1.6 支持向量机

支持向量机原理《机器学习》周志华6.1间隔与支持向量给定训练样本集D，分类学习最基本的想法就是基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。
hxiaom·2020-06-28 03:34

提高 分类器 准确率的几种方法总结

一、装袋对样本空间D进行放回抽样，得到样本空间的一个子集Di，由Di得到一个分类器Mi。不断的重复上述过程，就可以得到一系列分类器M1,M2,M3....Mi，在分类时用这些分类器进行投票来决定分类。
weixin_30872157·2020-06-28 01:30

机器学习 第一章 绪论 笔记

一组记录的集合示例（instance）/样本（sample）：集合中的一条记录属性（attribute）/特征（feature）属性值（attributevalue）属性空间（attributespace）/样本空间
weixin_30700977·2020-06-27 23:02

机器学习 第一章 绪论 笔记

一组记录的集合示例（instance）/样本（sample）：集合中的一条记录属性（attribute）/特征（feature）属性值（attributevalue）属性空间（attributespace）/样本空间
weixin_30698527·2020-06-27 23:39

sklearn之聚类评估指标---轮廓系数

轮廓系数计算规则：针对样本空间中的一个特定样本，计算它与所在聚类其它样本的平均距离a，以及该样本与距离最近的另一个聚类中所有样本的平均距离b，该样本的轮廓系数为(b-a)/max(a,b)，将整个样本空间中所有样本的轮廓系数取算数平均值
weixin_30376163·2020-06-27 18:44

继续

2、重点是条件概率(缩减样本空间)、五大公式(全概率和贝叶斯公式设完备事件组的设法)、n重伯努
苏醒7·2020-06-27 12:54

基于 MATLAB 的遗传算法优化神经网络

面对较复杂的非线性系统问题时，由于BP网络设置的初始权值依赖设计者的经验和样本空间的反复试验，容易产生收敛速度慢、网络不稳定以及陷入局部最优等一系列问题.将BP神经网络算法与遗传算法结合，理论上可以对任意非线性系统进行映射
GitChat的博客·2020-06-27 11:19

周志华《机器学习》同步学习笔记 ——第六章 支持向量机

对偶问题得到对偶问题SMO求解6.3核函数6.4软间隔与正则化软间隔正则化6.5支持向量回归6.6核方法6.1间隔与支持向量定义：1.分类学习中应找到两类训练样“正中间”的划分超平面（泛化能力最强）2.样本空间中任意点
克小洛·2020-06-27 08:01

《概率统计与随机过程》——笔记1

第一章随机事件的概率1.1随机事件与样本空间1.1.1随机试验与随机事件试验：各式各样的科学实验或对某一事物的某种特性的观察。
水木-刘·2020-06-27 06:04

《概率统计与随机过程》——笔记2

第2章随机变量及其分布2.1随机变量定义1设随机试验E的样本空间S={e}。若对每个试验结果e，都有确定的实数X(e)与之对应，则称实值变量X(e)为随机变量，简记为X。
水木-刘·2020-06-27 06:04

概率论的python入门【一】（数学知识用程序表达轻松学系列）

例如在抛硬币实验中，称ω1为“正面朝上”，称ω2为“背面朝上”，则可以表示为如下python代码：   w1="正面朝上"   w2="背面朝上"称Ω为样本空间（为方便，python示例代码写作Omega
flash胜龙·2020-06-26 23:11

支持向量机（SVM）

支持向量机支持向量机的最基本思想就是基于训练集在样本空间中找到一个超平面将不同类的样本划分开，这个超平面最优的情况是容忍性要好，具有客观的鲁棒性，对未见的事例的泛化能里较强。
为什么不再是小机灵儿·2020-06-26 23:15

男孩女孩问题 生日悖论 三门问题

计算概率有下面两个最简单的原则：原则一、计算概率一定要有一个参照系，称作「样本空间」，即随机事件可能出现的所有结果。事件A发生的概率=A包含的样本点/样本空间的样本总数。
taoqick·2020-06-26 18:20

基于BP算法的Adaboost模型在二分类问题当中的应用

Adaboost算法的思想是合并多个“弱”分类器的输出以产生有效分类，其主要步骤为：首先给出弱学习算法和样本空间（x，y），从样本空间中找出m组训练数据，每组训练数据的权重都是1/m。
氟西汀汀汀·2020-06-26 15:38

周志华《机器学习》课后习题（第六章）：支持向量机

作者|我是韩小琦链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/490231826.1试证明样本空间中任意点到超平面的的距离为式(6.2)。
红色石头Will·2020-06-26 05:25

概率论与数理统计1->随机事件和概率

随机事件第一节随机事件及其运算基本概念随机事件及其特点样本点样本空间事件的关系和运算事件的包含和相等事件的和（并）事件的积(交)互不相容事件(互斥事件)对立事件(逆事件补事件)事件的运算规律第二节概率及其运算性质一
oasis1500·2020-06-26 03:02

13 聚类算法 - 谱聚类

11聚类算法-密度聚类-DBSCAN、MDCA12聚类算法-代码案例五-密度聚类(DBSCAN)算法案例十、谱聚类概述谱聚类是基于谱图理论基础上的一种聚类方法，与传统的聚类方法相比：具有在任意形状的样本空间上聚类并且收敛于全局最优解的优点通过对样本数据的拉普拉斯矩阵的特征向量进行聚类
白尔摩斯·2020-06-26 00:06

深度强化学习——从DQN到DDPG

传统的强化学习局限于动作空间和样本空间都很小，且一般是离散的情境下。然而比较复杂的、更加接近实际情况的任务则往往有着很大的状态空间和连续的动作空间。
智元元·2020-06-25 20:24

opencv-019-Haar，LBP级联分类器的训练

则继续往下通过另一个或多个分类器进行判断，这就是级联分类器的基本原理HAAR特征数据LBP特征数据数据格式XMLHAAR与LBP的区别HAAR特征是浮点数计算LBP特征是整数计算LBP训练需要的样本数量要比HAAR大同样的样本空间
蒋程扬·2020-06-25 14:09

周志华《机器学习》笔记—第一章

2.样本空间属性或特征张成的空间称为“属性空间”，“样本空间”或“输入空间”。3.泛化能力学习到的模型适用于新样本的
Never-Giveup·2020-06-25 11:31

SVM技术详解(上)

SVM是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解1.基本原理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
Taolla·2020-06-25 02:23

概率论基础知识（二） 随机变量及其分布

概率论基础知识（二）随机变量及其分布1、随机变量定义：设随机试验的样本空间为S={e},X=X(e)是定义在样本空间S上的实值单值函数。称X=X(e)为随机变量。
简之·2020-06-24 18:37

GANs之信息量、信息熵、交叉熵、KL散度、JS散度、Wasserstein距离

上式只定义了随机变量在一个点处的香农信息量，衡量随机变量X在整个样本空间的总体香农信息量可以通过信息熵来表示，即香农信息量logp(x)的数学期望，所有
凋谢的浮华·2020-06-24 17:24

OpenCv学习笔记--支持向量机SVM之C++的实现(1)

predit测试训练结果2--详细探究OpenCv中的CvSVM支持向量机类的各种函数和功能（二）什么是支持向量机（SVM)1--支持向量机SVM---就是一个分类器,正式的定义是,一个能够将不同类样本在样本空间分割的
马卫飞·2020-06-24 13:40

彻底理解贝叶斯公式

比如，在同一个样本空间Ω中的事件或者子集A与B，如果随机从Ω中选出的一个元素属于B，那么这个随机选择的元素还属于A的概率就定义为在B的前提下A的条件概率，所以：P(A|B)=|A∩B|/|B|，接着分子
等风来sul·2020-06-24 11:52

概率论与数理统计--事件的运算规律及性质

样本空间所有可能出现的结果的集合称为样本控件。随机事件随机试验一些特定的结果的集合。通常用大写字母A,B,…表示。事件的运算将事件的运算与集合运算做一一对应关系。
执念斩长河·2020-06-24 11:36

机器学习聚类算法谱聚类拉普拉斯降维

谱聚类的主要思想就是一个拉普拉斯降维，将思维转化为图的方式求解而已，没有那么高深莫测，希望我的理解能对大家有所帮助概念SpectralClustering（谱聚类）是一种基于图论的聚类方法，它能够识别任意形状的样本空间且收敛于全局最有解
lengyuruoke·2020-06-24 03:29

CGAN和InfoGAN理解

在一些比较经典的GAN模型中（像WGAN、LSGAN、DCGAN等等），往往都是从样本空间里随机采样得到输入噪声，生成的图像究竟属于哪一个类别也是随机的。通过这些模型，我们无法生成指定类别的数据。
Moon_0911·2020-06-23 20:16

机器学习（十一）谱聚类算法

://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45749757作者：hjimce一、算法概述谱聚类算法建立在谱图理论基础上，与传统的聚类算法相比，它具有能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解的优点
hjimce·2020-06-23 14:23

机器学习之svm---车牌识别

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
听雨听风眠·2020-06-23 14:27

likelihood ratio与Radon-Nikodym derivative

比如我们想通过仿真（MonteCarlo）估计样本空间中的某个集合A的概率（很小，比如10的-8次方级），如果采用自然概率测度，则平均要仿真一亿次才能得到一个样本落在这个集合里面。
gnefniu·2020-06-23 10:24

数据扩增方法

数据扩增方法有很多：从颜色空间、尺度空间到样本空间，同时根据不同任务数据扩增都有相应的区别。
迷路在代码中·2020-06-22 22:51

树算法系列之四:XGBoost

CART树的生成过程，就是递归构建二叉树的过程，本质上是在某个特征维度对样本空间进行划分。
bitcarmanlee·2020-06-22 18:39

周志华老师西瓜书读书笔记——第一章：绪论

基本术语2.假设空间3.归纳偏好4.机器学习发展过程中几大思想5.机器学习&数据挖掘6.习题Q&A1.基本术语中文English数据集dataset样本sample属性空间attributespace样本空间
angus_huang_xu·2020-06-22 14:46

贝叶斯原理及其推断

条件概率计算公式全概率公式假定样本空间S，是两个事件A和A’的和。上图中，红色部分是事件A，绿色部分是事件A’，它们共同构成了样本空间S
chiemon·2020-06-22 12:52

network embedding 网络表示学习的大致总结

在高维空间上，大多数数据点处在样本空间的边缘
NockinOnHeavensDoor·2020-06-22 02:44

初探K-means聚类算法

K-means算法实际上就是将目标数据集划分为k个样本空间，最后使得每个样本空间的点到其空间中心点的距离最小K-means聚类算法中的距离我们稍微深入思考一下上面那段话便可以得到一个疑问，k-means
Murphyc·2020-06-22 02:04

通俗易懂理解贝叶斯公式

P(AB)是事件A发生，且事件B发生的概率，事件范围还是整个样本空间；A，B没有先后次序之分，其中的AB即为AB两个空间相交的部分，
Magic_Geek·2020-06-22 01:14

分类——决策树算法（Python3实现）

决策树算法的核心思想：根据特征以及其对应特征值组成的元组为切点切分样本空间；决策树算法是分类算法中的一种，ID3及C4.5决策树是多叉树。
Dy_dan·2020-06-21 22:43

C++ 实现决策树 ID3 算法

Reference一步一步详解ID3和C4.5的C++实现决策树之ID3算法NotesID3只能处理离散性的属性，属性的每一种取值就刚好对应于树上结点的一个分枝；样本空间是字符串形式的，为了处理方便，对每个属性
HackerTom·2020-06-21 21:53

【机器学习】一文搞懂K近邻算法(KNN)，附带多个实现案例

理论/原理：“物以类聚，人以群分”相同/近似样本在样本空间中是比较接近的，所以可以使用和当前样本比较近的其他样本的目标属性值作为当前样本的预测值。
Daycym·2020-06-21 19:42

还有一篇

之所以只有四篇是因为我的样本空间就这么大，也没啥机会再扩展了。20世纪初的故事一直是我的情结之一。那个时候正是东西方文化的碰撞期，而中式的传统和古典又还占主导地位。
小飞侠朵朵·2020-06-21 18:16

支持向量机算法简介以及利用以及python的实现

SVM的核心思想主要为两点：它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中构建最优超平面，使得学习器得到全局最优化，并且在整个样本空间的期望以某个概率满足一定上界。
simonchen198774·2020-06-21 07:15

绪论和模型评估与选择

令P(h∣x,εa)P(h|x,\varepsilon_a)P(h∣x,εa)代表算法εa\varepsilon_aεa基于训练数据集XXX产生假设hhh的概率，令fff表示真实的目标函数，AAA表示样本空间
weixin_44132485·2020-05-26 20:20

假设空间与归纳偏好

（黑箱模型）什么是假设空间假设空间就是从样本空间中归纳所有样本构成的假设集合。通过样本数据中每个特征的属性值个数，可以构造出假设空间的大小和规模。在归纳学
来自乡下的农民工·2020-04-12 16:16

概率论与数理统计

第一章随机事件与样本空间，进行随机试验得到试验结果，全部样本点组成样本空间，样本全体引入子集，引入随机事件，引入事件概率，概率计算有古典概型和n重伯努利试验。这是几百年前概率论的发展。
苏醒7·2020-04-11 22:21
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