样本空间

(转载)基于 BP_Adaboost 的强分类器设计(matlab实现)

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。然后用弱学习算法迭代运算T次,每次运算后
配电网和matlab·2023-07-24 21:43

【机器学习】西瓜书课后习题参考答案—第一章

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
一个甜甜的大橙子·2023-07-19 11:08

【笔记】概统论与数理统计第三章知识点总结

3.1二维随机变量及其分布函数1.二维随机变量及其分布函数二维随机变量(向量)：在同一个样本空间上的两个随机变量X和Y组成(X,Y)由于随机变量X和Y从不同角度刻画统一随机试验，X和Y可能还存在内部联系
Dorothy30·2023-07-15 05:06

【笔记】概统论与数理统计第二章知识点总结

2.1随机变量及其分布函数1.随机变量在随机试验的可能结果和数之间建立对应关系随机变量：设Ω为一个试验的样本空间，如果对每一个样本点ω∈Ω，规定一个实数X(ω)，这样就定义了一个定义域为Ω的实值函数X=
Dorothy30·2023-07-15 05:35

《刻意学习》1/7迭代-1组-Mok 2021-11-16

第二个层面，就是我们在这个能力的基础上，要抓住各种机会，尽量降低查找时间，缩小搜索样本空间。我们在破解的时候，从来不会因为暴力破解需要尝试所有可能而感到有压力，从而退却。我们只是通过
凝珀Mok·2023-07-13 17:35

机器学习的学习准则（期望风险最小化、经验风险最小化、结构风险最小化）

这个真实的分布未知输入空间X和输出空间Y构成样本空间，对于样本空间中的样本(x,y)∈XxY，假定x和y之间可通过一个未知的真实隐射y=g(x)来描述，或者通过真实条件概率分布来描述。
learnrocks100·2023-06-22 04:21

27-1BP_Adaboost强分类器公司财务预管建模——强预测器和弱预测器（附matlab程序）

其主要步骤为：首先给出弱学习算法和样本空间，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1m。
素馨堂·2023-06-22 00:17

27-2BP_Adaboost强分类器公司财务预管建模——强分类器和弱分类器（附matlab程序）

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。
素馨堂·2023-06-22 00:15

吴恩达机器学习——支持向量机

当给出一定的数据集时，分类学习的最基本想法就是基于训练集在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本划分，又因为在训练学习中，数据大多是高维度的，并且数据不一定都是线性可分的，那么线性不可分
SCY_e62e·2023-06-20 07:47

概率论与数理统计-第二章

第二章随机变量：定义：设Ω为随机试验E的样本空间，若对于样本空间Ω中的每一个样本点ω，都有唯一确定的实数X(ω)与其对应，称X(ω)为随机变量，简记为X说明：随机实验的每一个结果都有唯一确定的实数X与其相对应
举目沧桑·2023-06-16 00:16

【深度学习】0-2 深度学习相关数学概念的简单总结-概率与信息论

样本空间样本空间是一个实验或随机试验所有可能结果的集合，随机试验中的每个可能结果称为样本点。例如投掷一个骰子，那么样本空间就是{1，2，3，4，5，6}。
loyd3·2023-06-14 16:34

第六章 支持向量机

习题试答知识梳理本章关于支持向量机的公式较多，存在有多种形式，容易产生混淆，为此，在这里将涉及支持向量机的各种公式进行总结，绘制了一张关系图，其中未涉及支持向量回归和和核方法部分内容：支持向量机多种形式公式之间的关系6.1试证明样本空间中任意点
lsly·2023-06-11 13:35

面经智力题

现在让你打十次靶命中7次就是C(10,7)*p^7*(1-p)^3，也就是似然函数，接下来你要极大化这个似然函数，只有它最大的时候，你的现实世界中才会表现出你打10枪中了7枪（现实发生的样本最有可能是整个样本空间中概率最大的
seeInfinite·2023-06-10 17:30

【联邦学习（Federated Learning）】- 横向联邦学习与联邦平均FedAvg

文章目录横向联邦学习的定义横向联邦学习架构客户-服务器架构对等网络架构联邦平均算法横向联邦学习的定义横向联邦学习也称为按样本划分的联邦学习，可以应用于联邦学习的各个参与方的数据集有相同的特征空间和不同的样本空间的场景
1 + 1=王·2023-04-18 19:53

一位农民的投资理财之路中证500

中证500指数是中证指数有限公司所开发的指数中的一种，其样本空间内股票是由全部A股中剔除沪深300指数成份股及总市值排名前300名的股票后，总市值排名靠前的500只股票组成，也就是市值在沪深两市中排名301
一位农民兄弟·2023-04-17 09:16

基于朴素贝叶斯算法对新闻文本进行分类

目录朴素贝叶斯算法编辑朴素贝叶斯的三种方式实战——对新闻文本进行文本分类朴素贝叶斯算法贝叶斯定理贝叶斯定理（BayesTheorem）也称贝叶斯公式，是关于随机事件的条件概率的定理定理内容：如果随机事件A1,A2,...,An构成样本空间的一个划分
艾派森·2023-04-10 21:09

ML 监督学习 分类 支持向量机

分类学习基本思想：基于训练集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.选择最优超平面的依据：1.无法找到其他绘制方法使得到两条虚线之间的距离更大2.最优超平面到与两种类型距其最近的点有相等的距离支持向量
XinY_VV·2023-04-10 11:38

【一起啃书】《机器学习》第一章 绪论 + 第二章 模型评估与选择

2.基本术语：数据集、示例（样本）、属性（特征）、属性值、属性空间（样本空间、输入空间）、特征向量、学习（训练）、训练数据（训练集）、训练样本、学习器、标记空间（输出空间）、
小天才才·2023-04-09 13:39

街景字符编码识别之数据扩增

其次数据扩增可以扩展样本空间，假设现在的分类模型需要对汽车进行分类，左边的
612twilight·2023-04-08 12:56

蒙特卡洛积分与重要性采样

重要性采样在强化学习有着重要作用,它是蒙特卡洛积分的一种采样策略.目录概率论基础蒙特卡洛积分重要性采样参考概率论基础本文先补充两条基础的概率论公式,方便大家更好地看懂全文假设某一连续型随机变量的样本空间为
CristianoC·2023-04-07 14:01

概率思维模型

不确定性思维对所有的概率事件都必符合：假设事件A，则；规范性对必然事件S，；可列可加性、、….两两互不相容事件（互斥事件），则P（）=P（）+P（）+P（）+……使用公理化方法可以推导出概率的一般定义，设随机实验E的样本空间为
变换之水·2023-04-07 06:06

《机器学习》 周志华第一章

五个西瓜的描述数据每条记录是关于一个事件或对象的描述为或样本示例(其中一个西瓜的描述数据PS：在属性空间中的都有对应的坐标向量，因此示例称为称为特征向量反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项，为属性或特征(西瓜的色泽属性上的取值为属性值(西瓜色青绿属性空间、样本空间
Keqis·2023-04-06 15:00

概率论与数理统计 第一章 随机事件与概率

二、样本空间随机试验一切可能结果组成的集合称为样本空间，记为，其中表示试验的每一个可能结果，又称为样本点。三、随机事件当我们通过随机试验来研究随机对
Jarkata·2023-04-05 13:19

《机器学习》理论——速读学习2 常用方法（2）

我需要了解神经网络除了工程化部分之外的更多内容，以便于在实际有效数据中可以获得抽象模型的能力；第6章支持向量机第7章贝叶斯分类器第8章集成学习第6章支持向量机6.1间隔与支持向量给定训练样本集，分类学习是在样本空间中找到一个划分超平面
baby_hua·2023-04-04 21:15

【理论推导】随机微分方程(SDE)视角下的Diffusion Model与Score-based Model

mathcalN(\sqrt{\overline{\alpha}_t}x_0,(1-\overline{\alpha}_t)I)xt∼N(αtx0,(1−αt)I)当我们固定ttt的取值时，xtx_txt是定义在样本空间上的函数
slothfulxtx·2023-04-04 01:19

无失真信源编码1

(指明两大任务）S:编码器的输入的原始信源符号，{}是单个信源符号的样本空间X:是码元集合，要求是适
遨游的laugh哥·2023-04-01 19:12

《神经网络与机器学习》笔记（七）

概率密度估计简称密度估计，是根据一组训练样本来估计样本空间的概率密度。密度估计可以分为参数密度估计和非参数密度估计。参数密度估计是假设数据服从某个已知概率密度函数形
糖醋排骨盐酥鸡·2023-03-31 07:58

java 实现 数据挖掘_数据挖掘(二)——Knn算法的java实现

1、K-近邻算法(Knn)其原理为在一个样本空间中，有一些已知分类的样本，当出现一个未知分类的样本，则根据距离这个未知样本最近的k个样本来决定。
影视后期王荣·2023-03-24 07:52

A/B testing

一般谈论的应用是网上线上发布的应用、网页等等需要做分流，将整体分为用户样本集合A和用户样本集合B，A和B都能代表整个样本空间，然后我们给不知情的A和B提供不同的版本，通过某些指标来衡量哪个版本（一般其中有一个是要即将新上线的版本
EatTheRice·2023-03-23 00:44

概率论与数理统计-浙大第四版

第一章概率论基本概念写出下列随机试验的样本空间S：样本空间即试验结果的集合(1)[0,100](2)10,11,...(3)--,+--,++++,+++-,++--,++-+,+-++,+-+-,-+
ElephantKing·2023-03-18 03:04

学习 Bloom filter

误判率的推导前提：数组长度m有k个hash函数，每个hash函数彼此独立（老实说，彼此独立这个条件怎么达到我也不太清楚，以及或许有其他的前提条件我也不太清楚）用n个样本空间推导过程第一部分：经过一个hash
madao756·2023-03-17 15:41

机器学习笔记之—SVM

在分类问题当中，我们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，将不同的样本分开。这样的划分平面有很多，哪一个是最好的呢？
Seven_Xiong·2023-03-12 09:16

条件概率与独立事件

事件概率等于例如P(B)=n(B事件发生的个数Ω)/n(事件总数（样本空间）)积事件A∩B或者表示ABA事件与B事件同时发生第一问将最后一名同学中奖的概率记为事件B第二问将第一名同学没抽到中奖奖券概率的事件记为事件
沉到火海里去吧·2023-03-09 17:38

Machine Learning-支持向量机（SVM）(中)

softmargin）与正则化·SVM与逻辑回归·SVM与神经网络·支持向量回归机(SVR)·SVR与多项式回归·顺序最小化算法（SMO）·半监督SVMCover定理对于一个复杂的模式分类问题，若该分类问题的样本空间不是稠密的
丁想·2023-03-09 01:34

周志华机器学习第一章-第二章笔记

1.基本术语：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项称为属性或特征；属性上的取值称为属性值；属性张成的空间称为属性空间、样本空间或输入空间；记录的集合是数据集；每条记录是关于一个
m0_67936246·2023-02-16 21:10

总结：机器学习之基本术语

四、属性空间属性空间也叫样本空间，或输入空间。假设告警消息有触发器，分组，分类，告警级别四个属性，每个属性一个坐标轴，那么四个属性可以组成
小魏的博客·2023-02-06 14:38

机器学习基本 之 名词解释

一组用于机器学习的数据的集合示例（instance）：数据集中的一条数据记录特征向量（featurevector）：一个示例在数学上的表示训练数据（trainningdata）：使用机器学习用来建立模型的数据样本空间
放羊郎·2023-02-06 14:37

机器学习基本术语

属性值(attributevalue)：属性上的取值，如一个人体重为55kg属性空间，样本空间，输入空间：属性张成的空间，例如可以用（码龄，发量，发际线）来描述一个程序
心灵排骨汤·2023-02-06 14:07

机器学习的基本术语

5.属性值(attributevalue)：属性的取值6.属性空间(attributespace)/样本空间(samplespace)：属性张成的空间7.样
YuNlear·2023-02-06 14:33

哈工大机器学习复习（二）

概率论利用概率量化机器学习任务在推理中遇到的不确定性样本空间S-所有可能的结果（可以是有限或无限的）事件A-S的任一子集公理化概率论定义：0≤P(A)≤1P(ϕ)=0P(S)=1P(AUB)=P(A)+
墨色为著·2023-02-04 07:20

[机器学习]解决支持向量机线性不可分问题——核函数II

问题之前在支持向量机I中介绍支持向量机通过在样本空间找到一个划分超平面实现将样本分类。但现实任务中，原始样本空间可能不存在一个能正确划分两类样本的超平面。
3points·2023-02-04 00:57

统计学习——联合概率分布

什么是联合概率分布联合概率联合概率表示为包含多个条件并且所有的条件都同时成立的概率，记作P(X=a,Y=b)P(X=a,Y=b)P(X=a,Y=b)或P(a,b)P(a,b)P(a,b)，有的书上也习惯记作P(ab)P(ab)P(ab)1联合概率分布联合概率分布就是联合概率在样本空间中的分布情况
于一-7·2023-02-03 07:19

机器学习——联合概率分布及其意义

1.2联合概率分布联合概率分布就是联合概率在样本空间中的分布情况。下面是百度百科上的定义：联合概率分布简称联合分布，是两个及以上随机变量组成的随机变量的概率分布。
fenghaze·2023-02-03 07:19

《联邦学习实战》杨强 读书笔记二——联邦学习概述

目录联邦学习的定义联邦学习的分类按照数据样本空间以及特征空间的关系根据协调方式联邦学习的定义联邦学习是利用分散在各参与方的数据集，通过隐私保护技术融合多方数据信息，协同构建全局模型的一种分布式训练方式。
超威橘猫·2023-02-02 17:59

隐私计算--23--纵向联邦学习

一、纵向联邦学习的定义纵向联邦学习（VFL）一般是适用于数据集上具有相同的样本空间、不同的特征空间的参与方所组成的联邦学习场景，纵向联邦学习也可以理解为按特征划分的联邦学习。
武天旭·2023-02-02 14:31

联邦学习（电子工业出版社）——读书笔记（4）

第五章纵向联邦学习纵向联邦学习的定义把在数据集上具有相同的样本空间、不同的特征空间的参与方所组成的联邦学习归纳为纵向联邦学习（VerticalFederatedLearning,VFL），也可以理解为按特征划分的联邦学习
超威橘猫·2023-02-02 14:01

何为非侵入式负荷识别-负荷辨识(传统机器学习）

3SVMSVM是一种监督学习方法，其输入是一个个代表样本特征的向量，样本空间则是由
爱钻研的电气人·2023-02-02 08:12

机器学习基础---降维方法---T分布随机近邻嵌入(TSNE)推导

T-SNE（T-StochasticNeighborEmbedding）核心思想：对无监督聚类问题：PCA目的是在样本空间内找到子空间，以变换矩阵W对样本矩阵XXX实现原空间到子空间的映射，属于线性聚类方法
Guanxiong He·2023-02-01 20:53

【Datewhale一起吃瓜 Task4】啃瓜第五章

支持向量机任务：找到超平面在样本空间中，找到最好的超平面把样本分开，即找到正中间的超平面满足该超平面分开了两类该超平面最大化支持向量间隔该超平面处于间隔中间，到所有支持向量距离相等如何找：表示出间隔求最大化以二分类为例
有理想、有本领、有担当的有志青年·2023-01-31 20:56

统计二-概率与概率分布

概率的古典定义，如果某一随机试验的结果有限，而且各个结果出现的可能性相同，则某一事件A发生的概率为该事件所包含的基本事件个数m与样本空间中所包含的基本事件个数n的比值，记为P(A)=事件A所包含
echolvan·2023-01-31 06:59
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