样本空间第7页

机器学习(西瓜书)——读书笔记

第一章绪论第一章主要介绍了机器学习的一些基本的概念，讲到了一些基本术语和相关的发展历程和应用的现状1.基本术语示例/样本：数据集的每条关于一个事件或者对象的描述属性/特征：反应事件在某方面的表现或性质的事项属性值：属性的取值属性空间/样本空间

a昊学·2022-11-19 15:17

数据挖掘 / 机器学习——决策树

如何停止划分样本：从根结点测试属性开始，每个内部结点测试属性都把样本空间划分为若干个子区域，一般当某个

　木夕敢敢·2022-11-19 15:18

概率论基础（sigma域、测度）

一、样本空间&事件样本空间Ω\OmegaΩ指一个实验的可能结果的集合ω∈Ω\omega\in\Omegaω∈Ω称为样本结果|样本实现|样本元素Ω\OmegaΩ的子集被称为事件对于事件AAA，符号AcA^

青蛙球·2022-11-19 14:48

【阿里云天池】实战：街景符号识别（数据读取与数据扩增）

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

daweq·2022-11-19 02:35

宋浩概率统计笔记_概率论及数理统计——个人笔记

个人笔记不定期更新：第一章概率论基本概念1、样本空间：随机试验E的所有可能的结果组成的集合，使用S表示2、基本事件：由一个样本点组成的单点集3、必然事件：每次试验中都会发生的事件4、不可能事件：每次试验中都不发生的事件

weixin_39887926·2022-11-17 21:00

宋浩概率论与数理统计-第一章-笔记

概率论与数理统计引言1.1.1随机事件1.1.2样本空间与事件的集合表示1.1.3事件间的关系包含并（和）交（积）差互不相容事件对立事件完备事件组运算律事件的概率1.2.1概率的初等描述1.2.2古典概型

Anchor___·2022-11-17 21:44

宋浩概率论与数理统计笔记——第八章

检验法则——选择检验统计量，给出拒绝域形式由样本对原假设进行判断需要通过一个统计量来完成，称之为检验统计量使原假设被拒绝的样本观测值所在的区域称为拒绝域，它是样本空间的一个子集，记

寒叶飘逸_·2022-11-17 21:12

宋浩概率论与数理统计笔记——第三章

3.1.1二维随机变量及其分布函数3.1二维随机变量假设EEE是试验,Ω\OmegaΩ是他的样本空间，X、Y是定义在样本空间Ω\OmegaΩ的两个变量(X,Y)(X,Y)(X,Y)向量、变量分布函数：F

寒叶飘逸_·2022-11-17 21:11

宋浩概率论与数理统计笔记——第二章

定义：Ω\OmegaΩ样本空间，X=X(ω)X=X(\omega)X=X(ω)是ω\omegaω上的实值函数（每个样本都对应一个数）随机变量常用X、Y、Z、ξ、η、ζX、Y、Z、\xi、\eta、\zetaX

寒叶飘逸_·2022-11-17 21:10

宋浩概率论与数理统计笔记——第一章

在相同条件下可重复2.结果不止一个3.无法预测事件：试验的每种结果随机事件基本事件：相对于实验目的来说不能再分（不必在分）复合事件：由基本事件复合必然事件：一定发生Ω不可能事件：一定不发生Φ1.1.2样本空间与事

寒叶飘逸_·2022-11-17 21:09

朴素贝叶斯法及python实现

1.定理及公式推导1.1定理：设试验E的样本空间为Ω\OmegaΩ，A为事件B1,B2,...,BiB_{1},B_{2},...,B_{i}B1,

菜菜小硕·2022-11-17 13:36

深度学习基础 - 朴素贝叶斯

深度学习基础-朴素贝叶斯flyfish全概率公式设试验E的样本空间为S，A为E的事件，$B_1,B_2,…,B_n$为S的一个划分，且P(Bi)>0(i=1,2...,n),P(B_i)>0(i=1,2

西西弗Sisyphus·2022-11-17 07:49

西瓜书-机器学习初识-----第一章

西瓜书-机器学习初识-----第一章引言第一章-绪论书中一些简单的名词假设的概念归纳和特化的概念假设空间样本空间奥卡姆剃刀原理NLP没有免费的午餐定理引言傍晚小街路面上沁出微雨后的湿润，和煦的细风吹来，

禹小皓·2022-11-16 13:51

概率论笔记—多维随机变量及其分布

目录一、多维随机变量二、二维离散型随机变量三、二维连续型随机变量一、多维随机变量①如果X1,X2,⋅⋅⋅,XnX_1,X_2,···,X_nX1,X2,⋅⋅⋅,Xn是定义在同一个样本空间Ω\OmegaΩ

Ta o·2022-11-16 11:32

机器学习西瓜书第一章总结

属性空间、样本空间或输入空间：属性张成的空间。特征向量：在上述张开空间中每个样本都能找到自己对应的点，而每一个点都对应一个向量坐标。属性值：属性上的取值。学习或训练：从数据中学得模

王肖95·2022-11-16 07:25

机器学习西瓜书笔记：第一章绪论

如：关于西瓜的一条记录为：（颜色=青绿；根蒂=蜷缩；敲声=浊响）在有样本空间概念的情况下，由于空间中每个点对应一个坐标向量，则把一个样本称为一个特征向量3、数据集dataset：一组记录的集合。

sunMoonStar_c·2022-11-16 07:21

机器学习西瓜书第一章绪论读书笔记

引言1.2基本术语预测离散值分类二分类多分类连续值回归根据训练数据是否拥有标记信息监督学习无监督学习泛化能力generalization学得模型适用于新样本的能力，具有强泛化能力的模型能很好的适用于整个样本空间希望能通过对样本的训练反映出总体空间的特性独立同分布假设样本空间中全体样本服从一个未知的分布

猾枭·2022-11-16 07:20

机器学习6-SVM

目录1间隔与支持向量2线性可分SVM的算法过程3核函数4软间隔5支持向量回归6SVM优缺点7面试问题收集8SMO算法求解对偶问题1间隔与支持向量在训练集样本空间中找到一个划分超平面，使得这个超平面所产生的分类结果是最鲁棒的

Minouio·2022-11-15 09:28

机器学习----支撑向量机(SVM)

SVM支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）图中是一个样本空间，里面有一些样本点，分成红色和蓝色两类。逻辑回归是要找到一根决策边界，由决策边界把数据分成两类。

__Miracle__·2022-11-15 09:27

机器学习知识点总结 - SVM

基本SVM可以用来解决样本空间中线性可分的问题。通过引入核函数，可以将在原始样本空间线性不可分的问题，转换成为在高维特征空间中线性可分的问题，进而得以解决。另外，针对那些在样本空间线

RaymondLove~·2022-11-15 09:22

机器学习概论（西瓜书一二章）

概论基本术语数据集：一组记录的集合，其中每条记录是关于一个事件或者对象的的描述属性/特征：反映事件或者对象在某方面的表现或者性质的事项，属性上的取值是属性值属性空间/样本空间/输入空间：属性张成的空间特征向量

既是张大牙更是张大侠·2022-11-13 11:36

3.2 机器学习 --- 朴素贝叶斯作业

全概率公式相当于是对样本空间Ω进行划分，划分成B1,B2,B3,…Bn,也说B1,B2,B3,…Bn,是一个完备的事件组，对任意一个事件C，事件C发生的概率就是在各个划分空间下C发生的概率与各个B

紫眸猫星人·2022-11-09 12:40

《机器学习》阅读笔记系列一

机器学习中模型训练本质上是从所有的样本中学习到一般的规律，使得模型能适应样本空间中所有样本。我们可以称这个过程为“归纳学习”的过程。在这个模型训练的过程中，我们如何判断两个模型，哪个更好？

superY25·2022-11-09 04:59

矩阵求导简记

很多机器学习算法都需要求解最值，比如最小二乘法求解样本空间相对拟合曲线的最短距离，最值的求解往往通过求导来计算，而机器学习中又常用矩阵来处理数据，所以很多时候会涉及到矩阵的求导。

team317·2022-11-08 18:53

Python+sklearn使用DBSCAN聚类算法案例一则

DBSCAN聚类算法概述：DBSCAN属于密度聚类算法，把类定义为密度相连对象的最大集合，通过在样本空间中不断搜索最大集合完成聚类。DBSCAN能够在带有噪点的样本空间中发现任意形状的聚类并排除噪点。

dongfuguo·2022-11-06 09:14

机器学习西瓜书笔记：支持向量机SVM（support vector machines）

1}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),....,(x_m,y_m)\},yi∈\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),....,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，在样本空间找到一个划分超平面

sunMoonStar_c·2022-10-30 02:38

KNN分类算法原理与Python+sklearn实现根据身高和体重对体型分类

基本步骤为：（1）计算已知样本空间中所有点与未知样本的距离；（2）对所有距离按升序排列；（3）确定并选取与未知样本距离最小的k个样本或点；（4）统计选取的k个点所属类别的出现频率；（5）把出现频率

dongfuguo·2022-10-28 07:13

噪音对比估计（NCE）

全概率公式设实验EEE的样本空间为SSS，AAA为EEE的事件，B1,B2,⋯ ,Bn为SB_1,B_2,\cdots,B_n为S

littlely_ll·2022-10-27 07:19

统计篇（一）-- 概率论、随机过程、信息论知识汇总

（一）样本与事件称某次试验全体可能的结果所构成的集合S为该试验的样本空间（samplespace）。一个事件（event）是一次试验若干可能的结果所构成的集合，即S的一个子集（可以是S本身）。

长路漫漫2021·2022-10-25 19:14

PT_多维随机变量_概述

文章目录随机变量联合分布函数性质边缘分布函数联合分布和边缘分布的关系随机变量X1,X2,⋯ ,Xn定义在同一个样本空间SX_1,X_2,\cdots,X_n定义在同一个样本空间SX1,X2,⋯,Xn定义在同一个样本空间

xuchaoxin1375·2022-10-25 12:49

机器学习——周志华（1）

2）"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3）"属性空间"(attributespace)"样本空间"(samplespace)或"输入空间

Intelligenth·2022-10-24 18:48

机器学习-西瓜书-第一章阅读笔记+公式推导

1.2基本术语数据的一条记录数据集示例/样本sample属性/特征属性空间/样本空间/输入空间特征向量学习/训练：从数据中学得模型的过程，这个过

不知名小七·2022-10-24 18:22

机器学习（西瓜书）学习笔记（实时更新）

4_21笔记模型（学习机）学习算法数据集样本属性（特征）属性空间（特征空间）（样本空间）样本维数学习（训练）训练数据：训练过程使用的数据训练样本：训练数据中的每一个样本训练集：训练样本组成的集合假设真相

日常搬砖xbw·2022-10-22 07:43

CNN 日常总结

InitXavierInit可以使得CNN中layer与layer间的误差的方差保持稳定，既是让样本空间与类别空间的方差，差不多（趋于一样）。

EmoC001·2022-10-15 07:21

（机器学习周志华西瓜书南瓜书）吃瓜教程 Task01

所有假设空间：倘若“色泽”有3种取值，那样本空间则为4，因为还包括任意值*；

橘子冰·2022-10-12 21:09

#《机器学习》_周志华(西瓜书)&南瓜书_第6章支持向量机

第6章支持向量机6.1间隔与支持向量基于训练集DDD在样本空间中找到一个划分超平面。对训练样本局部扰动的容忍性最好。

Gao&&Zeng·2022-10-12 21:38

概率论——数学——大学课程学习

第一周概率论的基本概念（上）1.1随机现象及其统计规律性；1.2样本空间和随机事件；1.3事件之间的关系及其基本运算；1.4频率和概率；1.5概率的公理化定义；1.6概率的基本性质；(单元测验和作业)第二周概率论的基本概念

weixin_30248399·2022-10-10 19:04

概率论与数理统计

概率论与数理统计一、概率论基本概述1.1、随机试验1.2、样本空间与随机事件1.3、频率与概率1.4、古典概型1.5、条件概率1.6、独立性二、随机变量及其分布2.1、随机变量2.2、离散型随机变量及其分布

不败顽童博主·2022-09-30 13:17

概率论与数理统计（学习笔记）——平平无奇的知识点

1.1、单位名称样本点（ω）：实验中可能出现的基本结果样本空间（Ω）：全部样本点构成的集合随机时间（A）：由一个或多个样本点构成的集合必然事件（Ω）：必然发生的事件不可能事件（∅）：不可能发生的事件事件发生是指在事件当中某一个样本点发生了

dlpmmk·2022-09-30 12:36

吴恩达《机器学习》笔记——第十四章《降维》

DimensionalityReduction（降维）14.3PrincipalComponentAnalysis（主成分分析）14.7AdviceforapplyingPCA（应用PCA的建议）“降维”的只管理解就是在给定的数据样本空间时

肥胖边缘疯狂蹦迪·2022-09-29 19:18

机器学习模型1——线性回归和逻辑回归

根据已知的样本空间X，可以利用最小二乘法对线性回归方程中的w和b进行

weightOneMillion·2022-09-22 17:25

机器学习算法——支持向量机SVM5(核函数)

然而在现实任务中，原始样本空间内也许并不存在一个能正确划分两类样本的超平面。对于这样的问题，可将样本从原始空间映射到一个更高维的特征空间，使得样本在这个特征空间内线性可分。

Vicky_xiduoduo·2022-09-22 17:53

机器学习——支持向量机模型

在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述其中为法向量，决定了超平面的方向；为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。

Eureka丶·2022-09-22 17:51

概率论与数理统计---基本概念

基本概念随机实验随机实验可以简称为实验，它满足以下的条件：可以在相同条件下重复进行每次实验的结果不止一个，且实验前明确进行实验之前不明确那个结果会发生样本空间样本空间就是随机实验可能的结果的集合每一个可能的结果称为样本点例如

DB_鸠·2022-09-21 17:56

概率论与数理统计笔记

文章目录第一章概率论的基本概念（一）随机实验（二）样本空间、随机事件1.样本空间2.随机事件3.事件关系4.运算定律（三）频率与概率（四）古典概型1.古典概型特点2.计算公式（五）条件概率1.定义2.乘法定理

wit_cheng·2022-09-18 09:35

机器学习算法——支持向量机SVM6(软间隔)

前面的文章中我们一直假定训练样本在样本空间或特征空间中是线性可分的，即存在一个超平面能将不同类的样本完全划分开。然而，在现实任务中往往很难确定合适的核函数使得训练样本在特征空间中线性可分。

Vicky_xiduoduo·2022-09-12 07:29

Open ML

目录简介新兴类别：递减、递增特征：变化的数据分布：不同的学习目标总结：简介传统的机器学习的前提假设是封闭环境场景，即学习过程中的重要因素保持不变，如：标签、样本空间（特征）、数据分布、模型评价指标等，基于此的很多理论发展相对成熟

叹感·2022-09-11 07:59

随机过程理论知识（一）

随机过程基础知识随机过程概述随机事件和概率1.随机事件和样本空间（1）随机试验（2）随机事件（3）样本空间（4）事件间的关系2.事件的概率3.条件概率4.乘法公式5.统计独立性6.全概率公式7.贝叶斯公式随机变量及其概率分布

CCC_bi·2022-09-10 18:38

SVM（支持向量机）

.,(x_{m},y_{m})\}},y_{i}\in\{-1,+1\}D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}，分类学习最基本的想法就是基于训练集DDD在样本空间中找到一个划

波风亭·2022-09-10 12:57

机器学习算法SVM（支持向量机）

①线性模型现在来让我们做一个二分类任务假定在样本空间中可以找到一个超平面把不同类别的样本分开//横轴是x1x_1x1，纵轴是x2x_2x2。

Jnmz34·2022-09-07 13:39

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