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样本空间
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
python
svm
支持向量机
机器学习
朴素贝叶斯分类器原理介绍及python代码实现
其重点主要在于研究
样本空间
,分析样本X的分布延展应用:
冥更
·
2022-09-05 19:43
机器学习
python
机器学习
概率论
机器学习05-(分类模型\逻辑回归:训练集和测试集划分、交叉验证、交叉验证指标、混淆矩阵、分类报告 ,决策树分类)
分类模型逻辑回归数据集划分交叉验证混淆矩阵分类报告决策树分类验证曲线学习曲线代码总结训练机器学习模型,预测共享单车使用量模型选择模型评估-混淆矩阵模型评估-分类报告小汽车评级01机器学习主流过程小汽车评级02机器学习-05分类模型逻辑回归数据集划分对于分类问题训练集和测试集的划分不应该用整个
样本空间
的特定百分比作为训练数据
图像算法AI
·
2022-09-04 07:17
机器学习
机器学习
分类模型
西瓜书第一章阅读笔记
其相乘的空间称为“属性空间”或“
样本空间
”,空间中的每个点对应
狗狗熊学AI
·
2022-08-27 07:29
西瓜书阅读笔记
机器学习
几种主要的原型聚类----k均值(k-means)、学习向量量化(LVQ)、高斯混合聚类(Mixture-of-Gaussian)
引入原型聚类也称为基于原型(
样本空间
中具有代表性的点)的聚类,通常算法先对原型进行初始化,然后对原型进行迭代更新求解,采用不同的原型表示、不同的求解方式,将产生不同的算法。
刘星星儿
·
2022-08-21 07:49
机器学习
西瓜书
机器学习
聚类
机器学习之原型聚类算法(K均值和高斯混合)
“原型"是指
样本空间
中具有代表性的点。原型聚类算法是假设聚类结构能通过一组原型进行刻画,在现实聚类任务中极为常用。通常情形下,算法先对原型进行初始化,然后对原型进行迭代更新求解。
yangtom249
·
2022-08-21 07:49
机器学习
Python
机器学习
数学建模预测方法之 灰度预测
在处理较少的特征值数据,不需要数据的
样本空间
足够大,就能解决历史数据少、序列的完整性以及可靠性低的问题,能将无规律的原始数据进行生成得到规律较强的生成序列。
零碎@流年絮语
·
2022-08-20 12:45
数学建模
数据分析
数学建模
灰度预测
机器学习-学习笔记 学习总结归纳(第四周)
数据集-示例(样本)-属性-特征-属性空间(
样本空间
(输入空间))-特征向量训练数据-训练集-训练样本预测-标记-样例-标记空间(输出空间)**分类-回归-二分类(正类、反类)-多分类测试-测试样本(测试示例
DLNU-linglian
·
2022-08-12 07:34
MATLAB
机器学习
支持向量机(SVM)原理与代码实现
支持向量机分类问题(SVC)基本思想基于训练集D在
样本空间
中找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开。划分超平面w’x+b=0w为超平面的法向量,b是位移项,决定了超平面与原点之间的距离。
请工作善待我
·
2022-07-24 07:05
机器学习
支持向量机
机器学习
python
【概率论与数理统计】1.4 条件概率
设AAA与BBB是
样本空间
Ω\OmegaΩ中的两事件,若P(B)>0{\rm{P(B)}}\gt0P(
小天才才
·
2022-07-19 10:09
概率论与数理统计
概率论
数理统计
贝叶斯
Task01:概览西瓜书+南瓜书第1、2章
sample”)属性(attribute)/特征(feature):反映事件/对象在某方面的表现or性质的事项属性值(attributevalue):属性上的取值属性空间(attributespace)/
样本空间
静妮子i
·
2022-07-14 07:29
西瓜书
机器学习
深度学习
机器学习(西瓜书)7、贝叶斯分类器(上)
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,往往我们都试图去优化一个风险函数,因此
Handsome_Zpp
·
2022-07-12 07:39
机器学习
机器学习
概率论
python
详解基于密度的聚类算法——DBSCAN
基于密度的聚类算法是通过计算样本的紧密程度来实现对样本类别的划分,在
样本空间
中聚集密度大的就会划分到一个类别中,理论上能够找出任何形状的聚类。
白话机器学习
·
2022-07-11 15:27
白话机器学习
机器学习
算法
聚类
密度
DBSCAN
西瓜书第六章笔记及答案——支持向量机
目录第6章支持向量机6.1间隔与支持向量6.2对偶问题6.3核函数6.4软间隔与正则化6.5支持向量回归6.6核方法习题6.1试证明
样本空间
中任意点xxx到超平面(w,b)(w,b)(w,b)的距离为式
菜要多训练
·
2022-06-30 07:11
人工智能
机器学习
算法
python
《机器学习》(西瓜书)周志华学习思维导图——第六、七章
第六章支持向量机支持向量机是一种常用的分类模型,分类学习的基本思想就是基于训练集在
样本空间
找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开。学习的目标是为了找到具有最大间隔的划分超平面。
Li的NLP之路
·
2022-06-30 07:05
机器学习
机器学习
机器学习西瓜书——第六章 支持向量机
给定训练样本集,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,
一蓑烟雨晴
·
2022-06-30 07:21
机器学习西瓜书
支持向量机
机器学习
人工智能
Python实现概率论(1)
(2)随机试验:可重复的随机现象,简称实验(3)样本点:随机现象可能发生的基本结果(4)
样本空间
:所有样本点的全体,常用Ω={ω}表示,ω为样本点(5)随机事件:随机现象的某些基本结果组成的集合称为随机事件
yesterday_day
·
2022-06-27 10:02
概率论
数理统计与概率论及Python实现——随机变量
公众号后台回复“图书“,了解更多号主新书内容作者:yzq来源:数据社随机变量在几乎所有的教材中,介绍概率论时都是从事件和
样本空间
说起的,但是后面的概率论都是围绕着随机变量展开的。
IT农民工1
·
2022-06-27 10:01
概率论
sms
3d
nagios
js
[概率论与数理统计&Python实现]简明教程
二、
样本空间
:即包含所有基本事件的集合。
BEconfidence
·
2022-06-27 10:00
读书心得
(二)总体上慨要理解统计__第二部分:经典统计
一、概率论图片.png 概率论从一个概率空间(,ℱ,P)出发,即
样本空间
已知,中某些子集组成的σ代数ℱ和在可测空间(,ℱ)上定义的一个概率分布P,研究这个概率空间的各种性质。
tiger007lw
·
2022-05-21 16:57
【概率论与数理统计 & 宋浩】P1事件的基本概念
P1基础概念试验事件基本事件&复合事件必然事件&不可能事件
样本空间
&样本点事件的表示试验试验观察、测量、实验统称试验随机试验可重复性:在相同条件下可重复不唯一性:结果不唯一无法预测:结果无法预测事件事件做试验时每一种的结果都是一个事件随机事件事件可能发生也可能不发生基本事件
XU Hongduo
·
2022-05-19 07:54
概率论与数理统计
概率论
2022.4.25
3.第三章
样本空间
:随机试验所有结果构成的集合。事件空间:由事件A构成,事件由实验的可能结果构成,为
样本空间
的子集。
阿里斯顿k
·
2022-05-19 07:16
机器学习
人工智能
机器学习笔记-第一章绪论
问题(1)通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能(2)有了数据(3)通过某种学习算法(4)得到模型(5)进行预测2基本术语2.1有了数据(1)数据集100个西瓜(2)样本1个西瓜(3)特征向量1、
样本空间
守望↪星空
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2022-05-18 07:03
机器学习
机器学习
人工智能
深度学习
数据挖掘
大数据
周志华 机器学习 吃瓜教程 第1章 学习笔记
1.2基本术语数据集属性or特征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”从数据中学得模型的过程称为“学习”(learning)或“训练”(training),此过程通过执行某个学习算法来完成
越努力い越幸运
·
2022-05-18 07:00
西瓜书
机器学习
人工智能
机器学习吃瓜教程(1)绪论及第二章笔记
机器学习吃瓜教程(1)绪论及第二章笔记绪论1.1基本概念机器学习:从提供的经验数据上通过“学习算法”得到模型常用术语: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)、示例也叫特征向量数据集的属性个数称为维数
笨码人
·
2022-05-18 07:29
吃瓜教程
机器学习
人工智能
算法
全概率公式和贝叶斯公式
一、完备事件组设E是随机试验,Ω是相应的
样本空间
,A1,A2,...An为Ω的一个事件组,若(1)AiAj=(ij)(2)A1A2...An=Ω则称A1A2...An为
样本空间
的一个完备事件组,完备事件组完成了对
样本空间
的一个分割
Hedgeway
·
2022-05-18 07:54
概率论
机器学习笔记——一、二章
attributevalue)或特征(feature):反应时间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值(attributevalue):属性上的取值称为属性值属性空间(attributeapace)或
样本空间
译年
·
2022-05-09 07:06
机器学习
决策树
人工智能
概率统计
样本数量:又叫
样本空间
,是表示有多少个样本。样本大小:及样本的容量,表示每个样本里有多少个数据。抽样分布:将样本平均值可视化,叫做抽样分布。
·
2022-04-27 15:01
概率统计推荐
本福特定律 课程分享3 2022-04-16
它是数字统计的一种内在规律,指所有自然随机变量,只要
样本空间
足够大,每一样本首位数字为1至9各数字的概率在一定范围
彭求实
·
2022-04-23 14:58
随机变量及其分布
随机变量及其分布一、随机变量定义1若变量$X、Y和Z$都可以看成是定义在随机试验$E$的
样本空间
为$S={e}$.上的单值实值函数$X=X(e)、Y=Y(e)和Z=Z(e)$,我们称其为随机变量.二、离散型随机变量和其分布
洛白故
·
2022-04-13 17:00
python统计数据画概率曲线_利用Python实现并解释概率图形
QQ图示例概率函数曲线的一些定义为了充分理解概率图的概念,我们可以快速浏览概率论中的一些定义:概率密度函数(PDF),它允许我们计算在属于
样本空间
的任何区间中找到随机变量的概率。
weixin_39902472
·
2022-03-24 07:52
python统计数据画概率曲线
二维随机变量
设EEE是一个随机试验,它的
样本空间
是S={e}S=\{e\}S={e},设X=X(e)X=X(e)X=X(e)和Y=Y(e)Y=Y(e)Y=Y(e)是定义在SSS上的随机变量由他们构成的一个向量(X,
UserOrz
·
2022-03-18 04:52
概率论
概率论
r语言summary函数使用_R语言基础-统计函数(示例代码)
这部分涉及到很多统计学基础的理论知识,比如随机试验,
样本空间
,对立与互斥,随机事件与必然事件,概率密度,概率分布等。
苍洋气儿
·
2022-03-10 07:01
r语言summary函数使用
1随机事件与概率
1随机事件及其运算1.1随机现象在一定的条件下,并不总是出现相同结果的现象称为随机现象,随机现象有两个特点:结果不止一个哪一个结果出现,人们事先并不知道1.2
样本空间
随机现象的一切可能基本结果组成的集合称为
样本空间
你回到了你的家
·
2022-03-05 07:48
概率论
boosting
深度学习
机器学习
第一章:概率空间1.2
同样我们可以理解为
样本空间
到实数集的一种映射关系,我们这里要注意的是二维随机变量不是指的有两个随机变量,这里的二维是定义在同一个
样本空间
的。
Einstellung
·
2022-02-21 01:30
三步认清一只指数
三步看清一只指数:1、确认指数的
样本空间
2、确认选样方法3、确认加权方式。^0^市值即为股票的市场价值,是一种衡量上市公司规模大小的指标。计算方法:该公司当前的股票价格*该公司所有的普通
hello你好么
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2022-02-21 00:32
爱犯错的智能体(一):视觉倒像
机器会犯错,其错要么是因为数据集太少,无法涵盖数据形成的
样本空间
;要么是由于训练太过精细,导致没办法对新来的样本或数据形成有效预计,俗称为过拟合;要么是模型本身的能力低,结果对样本的刻画能力不足;要么是硬件条件受限
数创客
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2022-02-19 05:03
西瓜书记录(一)模型评估与选择
;Xid)是d维
样本空间
X中的一个向量,Xi∈X。1、关于NP与P问题的解释P类问题:所有可以在多项式时间内求解的判定问题构成P类问题。判定问题:判断是否有一种能够解决某一类问题的能行算法的研究课题。
咫尺是梦
·
2022-02-17 03:37
概率统计超入门(第一~第二章笔记)
样本空间
:样本点的集合叫做“
样本空间
”或“必然事件”。
样本空间
是所有可能出现的结果的集合。事件:
样本空间
的子集叫做“事件”。
芒果很忙_d120
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2022-02-13 23:28
概率论(二):随机变量及其分布
随机变量设随机试验的
样本空间
为{e}.是定义在
样本空间
上的实值单值函数。称为随机变量。离散型随机变量及其分布律当随机变量的值为有限个或可列无限个时,此时随机变量称为离散型随机变量。
逸无无争
·
2022-02-13 15:02
概率论(三):多维随机变量及其分布
二维随机变量设是一个随机试验,它的
样本空间
是,设和是定义在上的随机变量,它们构成的向量称为二维随机向量或二维随机变量假如是二维随机变量,对于任意实数二元函数:称为二维随机变量的分布函数,或称为随机变量和的联合分布函数随机点落在矩形区域的概率为是变量和的不减函数
逸无无争
·
2022-02-12 23:02
机器学习基本概念(一)
泛指从数据中学得的结果;分为监督学习与非监督学习:监督学习:分类问题、回归问题无监督学习:聚类问题基本概念:数据集:数据记录/样本的集合属性:反映对象或事件在某方面的表现或者性质的事项属性值:属性的取值属性空间/
样本空间
Mrsimple_4f84
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2022-02-11 22:43
NLP进阶 CRF深入理解
此两种从不同的角度都可以拿来用于NLP方面的任务,序列标注任务比如词性识别,通常用到CRF,通常无向图判别模式可分为如下几个步骤进行理解1.随机场简单地讲,随机场可以看成是一组随机变量的集合(这组随机变量对应同一个
样本空间
chen_sheng
·
2022-02-10 12:48
[机器学习算法]支持向量机SVM原理简介
一、问题和超平面描述给定训练集分类学习最基本的想法就是基于训练集在
样本空间
中找到一个划分超平面,将不同类别的样本分开,但能将训练样本分开的划分超平面可能有很多,如下图所示:直观来看,应该去找位于两类训练样本
TOMOCAT
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2022-02-08 17:17
数据分析
深入浅出机器学习算法
机器学习
数据分析
支持向量机
算法
对抗子空间维度探讨
引言 对抗样本是深度学习模型的主要威胁之一,对抗样本会使得目标分类器模型分类出错并且它存在于稠密的对抗子空间中,对抗子空间又包含于特定的
样本空间
中。
鬼道2022
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2022-02-04 15:23
论文解读
深度学习
《刻意学习》1/7-1组-Mok 2021-11-15
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
·
2021-11-15 14:08
机器学习笔记(25)学习《宝箱书》-可学性
1.补充证明:经验误差的期望等于其泛化误差P25提到,当样本从
样本空间
独立同分布采样得到时,经验误差的期望等于其泛化误差。在此,对该证明进行补充。首先需要补充说明「经验误差」和「泛化误差」的概
是魏小白吗
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2021-11-13 19:54
机器学习中的思考
磕磕绊绊
【概率论】随机变量
随机变量定义一般地,随机变量是从\(\Omega\)(
样本空间
)到实数域上的函数。
HinanawiTenshi
·
2021-11-09 16:00
【吃瓜教程】第六章 - 支持向量机
假设来一个新样本误差过大,其被标注为负样本,却落在了超平面的正
样本空间
里。对于感知机来说,这个样本就是正样本,导致划分错误;但是SVM是找距离正负样本都最远的超平面,有一定的缓冲空间
Beta Lemon
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2021-10-14 15:11
吃瓜教程
机器学习
线性代数
人工智能
svm
支持向量机
西瓜书+南瓜书第1、2章学习总结-Task01-202110
第一章绪论1.2基本术语一般的令表示包含m个示例的数据集,每个示例由d个属性描述,则每个示例是d维
样本空间
中的一个向量,其中是在第j个属性上的取值,d称为样本的“维数”。
JZT2015
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2021-10-12 23:33
算法
python
机器学习
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