样本空间

机器学习（周志华）_读书笔记

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
时待吾·2019-12-31 12:28

谱聚类算法概述

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，而且可以获得在放松了的连
hainingwyx·2019-12-31 07:16

机器学习 - 1. 基本术语

属性值：属性的取值属性空间/样本空间/输入
_秋天·2019-12-30 20:36

《机器学习》笔记——绪论

的预测值是离散的，回归【regression】的预测值是连续的；其中分类又有二分类和多分类之分；分类和回归是监督学习的代表；（2）聚类是无监督学习的代表；（3）通常来讲，现实世界的特定问题可以看做一个巨大的样本空间
日月忽其不淹兮·2019-12-26 16:58

概率与统计基础

图片发自App在定义概率时要事先明确指出样本空间是什么。
水之心·2019-12-26 00:00

基金进阶课第二课：三步认清一只基金 2019-10-12

三步看清一只指数：1、确认指数的样本空间：A股市场沪A股市场深A股市场行业市场海外市场等[if!
习之日记·2019-12-24 17:38

让面试官大发感慨的2020年校招生

以每日面试量30为样本空间，去年大概只有三位的研究生参与面试，今年参加面试的里面，只有大概不到10个本科生，其余都是研究生。性别上变化不大，男生在
wavesnow·2019-12-20 20:26

概率论与数理统计学习笔记（浙江大学-第四版）

第一章概率论基本概念1.常见概念类名称定义两个现象确定现象在一定条件下必然发生，称为确定现象随机现象在个别试验结果中呈现出不确定性，而大量重复试验中其结果又具有统计规律性的现象，称为随机现象随机试验样本空间样本点十个事件随机事件假设试验
red-tea·2019-12-19 01:00

【骞曰(yue)】大数据解决的不是大数问题

现实并不存在一个足够大的样本空间，使得我们即可以发现一定规律，但也不能保证规律能次次有效预测。大数据面对的不是“大数”也不是“小数”，其魅力也恰在于此。
黄骞·2019-12-15 12:02

贝叶斯规则

基本公式全概率公式：设试验E的样本空间为S，A为E的事件，B1,B2,...,Bn为S的一个划分，并且P(Bi)>0(i=1,2,..,n)那么：P(A)=P(A|B1)P(B1)+P(A|B2)PB2
iAstrolien·2019-12-15 09:41

《发现心流》-日常生活的最优体验

我作为理工男，对于只从几百个青少年的统计样本空间所得出的结论还是过于激进，但是不
司徒的耳朵·2019-12-15 04:57

CDA 数据分析师 level1 part 3

随机事件在概率论中，随机事件（或简称事件）指的是一个被赋予机率的事物集合，也就是样本空间中的一个子集。简单来说
pandaboy1123·2019-12-04 16:00

深度学习的数学基础

深度学习的数学基础微积分无穷小在17世纪下半叶，数学史上出现了无穷小的概念，而后发展处极限的概念极限数列的极限函数的极限导数微分积分不定积分也称为原函数或反导数定积分定积分中值定理牛顿-莱布尼茨公式偏导数概率统计样本空间定义
sennchi·2019-12-01 23:04

中证红利指数基金～投资价值分析

基本情况，指数介绍，持仓情况，历史收益，今年收益，当前估值一，指数名称：中证红利指数2004年12月31日为基日，以1000点为基点二，选样规则1、中证红利指数的样本空间由满足以下条件的沪深A股构成：（
路漫笔记·2019-12-01 18:17

概率论中基本概念的理解

概率论基本概念1实验2结果3样本空间：实验的所有结果的集合概率论核心概念1概率（描述结果的可能性大小）直观解释：某个结果出现的可能性大小函数定义：自变量为结果，定义是该结果出现的次数和总实验次数的比值的极限
理论加实践·2019-12-01 16:18

概率论数理统计第一章

样本空间S={e}。e是样本点。描述样本空间S={x:x>=0},S={(x,y):0=的展开式这一项的系数=同时这个答案是n个物体分成k堆，各堆分别r1,r2,,,,,rk的分法的解。
sadamu0912·2019-11-16 22:08

2.1-2.2 离散型随机变量

2.1随机变量的基本概念概率研究的传统方法中的样本点与试验有关，类型多样，不便于进行抽样的研究很多非等可能的问题的概率如何计算没有很好地解答新的思路：引入函数的概念对随机试验进行更为抽象的描述通过某种从样本空间到实数集的映射
blueband21c·2019-11-08 08:24

关于概率期望

\[概率期望\]感谢\(gzy\)首先几个定义：随机试验：例如投硬币就是个随机试验他的结果是不确定的样本空间：随机试验得到的结果的集合记为\(S\)样本点：集合\(S\)中的元素\(e\inS\)随机时间
lzpclxf·2019-11-06 17:00

leetcode 497 非重叠矩形中的随机点

样本空间有限，是古典概型思考:如何模拟均匀分布?伪随机生成函数即可思考：得到的随机数与点如何对应?
xyqkoala·2019-11-04 15:11

2018-01-01

属性上的取值为属性值（attributevalue），属性张成的空间成为属性空间（attributespace）、样本空间（samplespace）。
Charonljj·2019-11-03 15:26

概率论与数理统计 | (3) 随机变量

随机变量定义设随机试验的样本空间为S，若X=X(e)为定义在S上的实值单值函数,则成X(e)为随机变量，简写为X。
CoreJT·2019-10-31 10:22

机器学习笔记（六） ---- 支持向量机（SVM）

同样是二分类算法，支持向量机和逻辑回归有很多相似性，都是二分类问题的判决模型，主要的差异在于损失函数的不同，支持向量机相比于逻辑回归，更倾向于找到样本空间中最优的划分超平面。
华为云·2019-10-21 14:39

概率论与数理统计

p1绪论p2样本空间和随机事件随机试验在同样条件下重复进行知道所有试验可能出现的结果在实验室不知道这次会出现哪个结果样本空间（集合）随机试验所有可能的结果。随机事件样本空间的子集。
Matrix-yang·2019-10-14 21:04

[机器学习笔记] svm公式推导和实战

本文主要将对svm所涉及到的概念知识点和推导思路进行简述，并附上具体的推导笔记，同时结合uci上的“乳腺癌数据”进行诊断分类的实战首先svm优缺点的官方解释如下：在高维空间较好在特征空间远远大于样本空间时
cp0328·2019-10-07 21:25

noip专题复习之数学（5）——概率与数学期望

使用全概率公式的关键是“划分样本空间”，只有把所有可能不重不漏地进行分类，并算出每个分类下事件发生的概率，才能得出该事件发生的总概率。2.数学期望：简单地说，随机变量X的数
dolires·2019-10-05 07:00

概率论与数理统计图式（第一章 概率论的基本概念）1.1随机事件与随机变量

：基于目的确定，A1……An不包括必然事件（Ω）和不可能事件（Φ）基本事件：一次事件中有且仅有一次的最简单事件复合事件：多个基本事件组合样本点ω：用集合表示事件﹛ωi﹜单元素集=Ai基本事件，一一对应样本空间
日月同诲·2019-09-29 20:00

机器学习之支持向量机（SVM）

，（xm，ym）}，yi属于{-1，+1}，分类学习最基本的思想：基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同
霈行千里·2019-09-23 20:40

机器学习概率论的一些基础知识

\]\[P(AB)=P(B|A)*P(A)=P(A|B)*P(B)\]\[P(A|B)=\frac{P(B|A)*P(A)}{P(B)}\]全概率公式\(B_1,B_2,B_3\)……\(B_n\)为样本空间的
bbird2018·2019-09-14 18:00

随机过程笔记(1) 绪论(1)

随机变量和随机过程的概念和关系全概率公式事件的独立性分布函数一维随随机变量二维随随机变量期望和方差期望的性质方差的性质基本概念高光知识点柯西不等式（就是斯沃茨不等式切比雪夫不等式琐碎知识矩的物理意义希腊字母发音对照表概率论中花括号和小括号的区别和差化积绪论课程的主要内容概率论基础知识随机事件粗略地说，样本空间
荷西·H·2019-09-14 13:07

周志华-机器学习-第一章-笔记+习题答案

(sample)：每条记录关于一个事件或对象的描述；"属性"(attribute)或"特征"(feature)：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项；"属性空间"(attributespace)“样本空间
EVAO·2019-09-12 13:17

手写机器学习算法07——支持向量机

引言支持向量机(SVM,SupportVectorMachine)是一种分类算法，其基本思想是在样本空间中找到一个超平面，在将不同类别的样本分开的前提下，使超平面离距自己最近的样本尽可能远。
黄嘉成·2019-09-12 12:12

多任务模型在推荐算法中应用

样本选择偏差是指模型用用户点击的样本来训练，但是预测却是用的整个样本空间。数据稀疏问题是指用户点击到购买的样本太少。因此阿里提出了ES
nina19900406·2019-09-06 19:08

指数基金介绍专栏（9）：上证180指数

2，以沪市A股为样本空间，选择经营状况良好、无违法违规事件、财务报告无重大问题、股票价格无明显异常波动或市场操纵的公司，并按
niujiu69·2019-08-28 22:01

指数基金介绍专栏（9）：上证180指数

2，以沪市A股为样本空间，选择经营状况良好、无违法违规事件、财务报告无重大问题、股票价格无明显异常波动或市场操纵的公司，并按
牛大定投五分钟·2019-08-28 22:08

概率论笔记

概率论笔记独立事件与互斥事件之辨析与为样本空间的两个随机事件，则有以下定义：独立事件:的发生不影响的发生，同时的发生不影响的发生。
Diracs·2019-08-27 21:08

概率论概念总结

即给定样本空间，其上的实值函数称为(实值)随机变量。
你的雷哥·2019-08-25 22:00

聚类评估

对每一个向量都在样本空间里找一个离其最近的向量，然后求距离（用欧氏距离即可），然后用x1、x2、……、xn来表示这个距离。
as394349658·2019-08-17 10:52

概率

随机事件、基本事件、样本空间随机事件是概率论中一个很重要的概念，它不是指一个试验，而是指一个试验的结果，可以用A、B、C等表示，必然事件用$\Omega$表示，不可能事件用$\Phi$
Ccircus·2019-08-15 23:00

概率分布

一、基本概念1.随机变量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。
欢腾吧花宝宝·2019-08-11 14:19

SVM算法问题汇总

1.完整的推导一遍SVMSVM是一种二分类模型，基本想法就是基于训练集和样本空间中找到一个最优的划分超平面，将两类样本分割开来，首先
Seven_0507·2019-08-05 11:41

概率论与统计推断(二) ------ 随机变量及其分布

(样本空间+概率)数字特征:由分布决定的随机变量某一方面的特征的常数，如数学期望和方差。
千喜Ya·2019-08-01 20:26

概率论与统计推断(一) ------ 概率论的基本概念

一.随机试验/样本空间/随机事件二.可能性的度量1.频率:可以用频率来度量随机事件的可能性，但不好用。原因:实际工作量太大，每个随机事件都要进行大量重复试验才能获得。
千喜Ya·2019-07-30 20:00

SVM（支持向量机）

①SVM，中文名支持向量机，分类最基本的想法是：在样本空间中找到一个划分超平面，将不同的类别划分开。然而这个划分超平面很多，我们应该去找哪一个呢？
IIYMGF·2019-07-24 14:09

随机事件及其发生的概率-贝叶斯公式

样本空间：随机现象所有基本结果的全体。1.2基本空间（样本空间）随机现象
微斯人_吾谁与归·2019-07-12 10:15

关于概率分布理论的原理分析的一些讨论，以及经典概率分布的应用场景，以及概率统计其在工程实践中的应用

1.随机变量定义0x1：为什么要引入随机变量这个数学概念在早期的古典概率理论研究中，人们基于随机试验的样本空间去研究随机事件，也发展出了非常多辉煌的理论，包括著名的贝叶斯估计在内。
郑瀚Andrew.Hann·2019-07-02 14:00

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。
我是8位的·2019-06-25 16:00

Chap07 贝叶斯分类器

7.1贝叶斯决策论若将上述定义中样本空间的划分Bi看做为类标，A看做为一个新的样本，则很容易将条件概率理解为样本A是类别Bi的概率。在机器学习训练模型的过程中，往
HdUIprince·2019-06-20 15:13

区分multitask（多任务）、multilabel（多标签）、multiclass（多类别）

特征是描述属性标签用于分类，比如用（xi{x_i}xi,yi{y_i}yi）表示第i个样本，yi{y_i}yi就是标记/标签在属性/特征中，属性值包含于——>属性空间，样本空间，输入空间一个示例、样本称为特征向量
……Riesling·2019-06-19 20:55

数据科学必备数学基础（七）

1/2，发生这样的变化，是有一个前提条件，那就是第一个100%没有抽中的情况其实这就是条件概率：在一个条件一定发生的情况下，求另外情况下的概率通过上面的这个图，可以看到，加入了一个条件之后，对于整个的样本空间已经发生了变化对于上图的理解
Escid·2019-06-16 17:25

【读书笔记】概率论与数理统计（上）

1.第一周1.1样本空间随机试验的所有可能$S=\{e\}$1.2事件和事件：$A\cupB$积事件：$A\capB$、$AB$差事件：$A-B$对立事件：$\overline{A}$1.
LogM·2019-06-13 00:00
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