概率论）第31页

机器学习笔记-朴素贝叶斯分类

为了更好的理解这两个概念，我们先来了解一些概率论的基础知识。1.贝叶斯定理朴素贝叶斯是基

Pijriler·2022-11-30 19:53

机器学习算法之朴素贝叶斯（学习笔记）

1、贝叶斯定理学过概率论的同学应该都知道贝叶斯定理，所以这里我直接给出它的数学表达式P(Bi|A)=P(Bi⋅A)P(A)\frac{P(Bi·A)}{P(A)}P(A)P(Bi⋅A)=P(A∣Bi)⋅

egospace·2022-11-30 19:16

【概率论】关于为什么样本标准偏差分母是n-1的进一步理解

，现在系统地学了概率论与数理统计，有了新的理解。首先我们再回顾一些概念。

seh_sjlj·2022-11-30 17:32

人工智能练习题知识点&解答

人工智能练习题不定项选择CH1人工智能基础CH2神经网络基础概念CH1人工智能基础神经网络基础概念：输入输出，激活函数，有监督/无监督学习等数学基础：高等数学：微积分、导数线性代数：矩阵、向量、标量、张量、范数概率论

Kaze-1·2022-11-30 11:24

【机器学习入门】(2) 朴素贝叶斯算法：原理、实例应用（文档分类预测）附python完整代码及数据集

1.算法原理1.1朴素贝叶斯方法朴素贝叶斯方法涉及一些概率论知识，我们先来复习一下。联合概率：包含多个条件，并且所有的条件同时成立的概率，公式为

立Sir·2022-11-30 11:34

深度强化学习（DRL）学习笔记（1 - 4章）

文章目录前言常用符号摘自课本概念、参数出处或者定义（方便理解和查阅）第一章概率论基础与蒙特卡洛概率论基础（具体自己补）蒙特卡洛第二章深度学习基础线性模型线性回归逻辑斯蒂回归Softmax分类器神经网络全连接神经网络

流荧静水·2022-11-30 10:03

浅谈机器学习之深度学习

浅谈机器学习之深度学习从人工智能到机器学习再到深度学习人工智能是个很大的知识集合体，但目前有个和它关系最大的学科———机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科

晨晨要睡醒·2022-11-30 10:58

knn mllib spark_Spark机器学习快速入门

一.机器学习简介机器学习【MachineLearningML】是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

王土三·2022-11-30 08:51

马尔科夫链

定义：马尔可夫链（MarkovChain,MC）是概率论和数理统计中具有马尔可夫性质（Markovproperty）且存在于离散的指数集（indexset）和状态空间（statespace）内的随机过程

XYHN13·2022-11-30 03:40

多元线性回归数据集_《算法模型篇》——多元线性回归

后来本科的时候开始学多元线性回归，觉得这只是开了个头，后面肯定会教那种三维的立体的数学模型的，结果无论是统计学、概率论、计量通通最多都只教到多元回归。我不死心，去翻阅各类

weixin_39640085·2022-11-30 01:46

初步认识马尔可夫链与马尔可夫链的简单应用

作为概率论的一个重要分支，随机过程撑起了概率论的半壁江山，如今，它广泛使用在诸如天气预报、统计物理、天体物理、运筹决策、经济数学、安全科学、人口理论、可靠性及计算机科学等领域。

dreamlee97·2022-11-29 14:17

机器学习实战——PCA（主成分分析）

本章关于PCA的代码虽少，但涉及到的知识却很多，由于数学知识比较浅薄，所以在看这章时提前查找资料复习了很多的概率论和统计学知识和python基础知识，这里记录的很多都是关于PCA的相关知识或理论（例如：

进步一丢点everyday·2022-11-29 13:00

Other-Website-Contents.md

:机器学习基础深度学习基础人工智能数学知识机器学习入门date:9999-12-3123:59:59本站包含作者原创的关于人工智能的理论，算法等博客，目前包括：强化学习，深度学习，机器学习，线性代数，概率论

非主流科学家·2022-11-29 10:56

[转载] 朴素贝叶斯python实现预测_Python实现朴素贝叶斯分类器的方法详解

分享给大家供大家参考，具体如下：贝叶斯定理贝叶斯定理是通过对观测值概率分布的主观判断(即先验概率)进行修正的定理，在概率论中具有重要地位。

ey_snail·2022-11-28 22:20

朴素贝叶斯算法原理以及python实现

朴素贝叶斯一、朴素贝叶斯概述二、概率论知识三、朴素贝叶斯算法原理四、参数估计方法五、示例分析六、拉普拉斯平滑修正七、算法优缺点八、python实现8.1sklearn贝叶斯8.2文本情感分析示例8.3CountVectorizer

阳云yy·2022-11-28 22:48

机器学习中的损失函数（交叉熵损失、Hinge loss）

损失函数文章目录损失函数1交叉熵损失1.1从最大似然估计到交叉熵损失概率论中的MLE机器学习中的MLE交叉熵损失1.2多分类的交叉熵损失函数1.3比较2.Hingeloss铰链损失1交叉熵损失1.1从最大似然估计到交叉熵损失概率论中的

petSym·2022-11-28 22:45

机器学习中的交叉熵

文章目录一、背景二、概率论基础知识三、熵≈信息熵（应用领域不同）、相对熵=KL散度、交叉熵、softmax、sigmoid、交叉熵损失四、图像分割如何理解CrossEntropyLoss()参考资料一、

鱼与钰遇雨·2022-11-28 22:34

通俗地理解贝叶斯公式（定理）

睿科知识云·2022-11-28 19:12

【概率论笔记】正态分布专题

文章目录一维正态分布多维正态分布n维正态分布二维正态分布一维正态分布设X~N(μ,σ2)X\text{\large\textasciitilde}N(\mu,\sigma^2)X~N(μ,σ2)，则XXX的概率密度为f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}f(x)=2πσ

seh_sjlj·2022-11-28 17:36

【概率论】期中复习笔记（下）：大数定律与中心极限定理

文章目录第五章大数定律与中心极限定理1.随机变量的收敛性(1)依概率收敛(2)依分布收敛2.大数定律(1)马尔可夫不等式(2)切比雪夫不等式(3)切比雪夫大数定律(4)伯努利大数定律(5)辛钦大数定律3.中心极限定理(1)独立同分布中心极限定理(2)棣莫弗-拉普拉斯中心极限定理补充——泊松大数定律整理大数定律中心极限定理参考数目第五章大数定律与中心极限定理1.随机变量的收敛性(1)依概率收敛定义1

seh_sjlj·2022-11-28 17:06

【概率论】期中复习笔记（中）：随机向量及其概率分布、随机变量的数字特征

文章目录第三章随机向量及其概率分布1.二维随机向量及其概率分布2.条件分布二维离散型随机向量二维连续型随机向量一个重要的关系式3.随机变量的相互独立性4.随机向量的函数及其概率分布二维离散型随机变量函数的分布二维连续型随机变量函数的分布第四章随机变量的数字特征1.数学期望数学期望的定义随机变量的函数的数学期望数学期望的性质2.方差方差与标准差的定义方差的性质常见随机变量的数学期望和方差3.协方差、

seh_sjlj·2022-11-28 17:05

机器学习-基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类

概率论是许多机器学习算法的基础，此篇博客会给出一些使用概率论进行分类的方法。首先从一个最简单的概率分类器开始，然后给出一些假设来学习朴素贝叶斯分类器。

库里不会写代码·2022-11-28 17:48

python人工智能什么人可以学_本科想学习人工智能方向，需要学习python的什么方向？...

1、数学基础在机器学习算法中，涉及到最为重要的数学基本知识有两个：线性代数和概率论。这两也是大学的必修课了，如果知识早已还给老师，也没关系，哪里不会学补哪里。

weixin_39624733·2022-11-28 14:58

机器学习理论篇1：机器学习的数学基础

一、概述我们知道，机器学习的特点就是：以计算机为工具和平台，以数据为研究对象，以学习方法为中心；是概率论、线性代数、数值计算、信息论、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。

智元元·2022-11-28 13:39

机器学习中的数学基础（三）：随机变量

机器学习中的数学基础（三）：随机变量3随机变量3.1离散型随机变量3.2连续型随机变量3.3简单随机抽样3.4似然函数3.5极大似然估计在看西瓜书的时候有些地方的数学推导（尤其是概率论的似然、各种分布）

三耳01·2022-11-28 13:58

机器学习读书笔记之6 - 贝叶斯系列

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。

linolzhang·2022-11-27 21:06

112页数学知识整理！机器学习-数学基础回顾.pptx

机器学习所需要的数学知识，包括了数学分析(微积分)，线性代数，概率论，统计，应用统计，数值分析，常微分方程，偏微分方程，数值偏微分方程，运筹学，离散数学，随机过程，随机偏微分方程，抽象代数，实变函数，泛函分析

风度78·2022-11-27 18:17

21年河海大学计算机科学与技术（838）学硕上岸心得

首先就初试，河海计科学硕考的是英一、数一、政治、838专业课个人感觉，英一、数一肯定比英二、数二要难的多，准备时要多花很多时间，尤其数学要多学一门概率论虽然都说概率论很简单都是送分的，但毕竟是一门单独的学课

橙子树下·2022-11-27 18:28

【机器学习】朴素贝叶斯算法

2.2、朴素贝叶斯----垃圾邮件过滤实例（代码实现）三、总结一、贝叶斯介绍英国数学家.1701年出生于伦敦，做过神甫.1742年成为英国皇家学会会员.1763年4月7日逝世.贝叶斯在数学方面主要研究概率论

weixin_51978164·2022-11-27 13:02

【概率论基础】概率论的一些基础概念以及公式

概率论基础不确定性的来源：被建模系统内在的随机性：如量子力学的粒子动力学描述。不完全观测：不嫩观测到所有驱动系统行为的变量。

我绕过山腰雨声敲敲·2022-11-27 10:52

机器学习中的数学基础（二）

2.2矩阵的秩2.3内积与正交2.4特征值与特征向量2.5SVD矩阵分解2.5.1要解决的问题2.5.2基变换2.5.3特征值分解2.5.4奇异值分解（SVD）在看西瓜书的时候有些地方的数学推导（尤其是概率论的似然

三耳01·2022-11-27 07:28

PaddlePaddle李宏毅机器学习特训营笔记——机器学习概述

3.机器学习的分类4.机器学习应用场景5.课程信息1.机器学习引入机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

从零开始机器学习·2022-11-27 02:47

贝叶斯公式证明及Bayesain在机器学习重要地位的理解

文章目录前言1、条件概率2、全概率公式3、贝叶斯公式Bayesain在机器学习重要地位的理解前言“概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。”

Bigdataxy·2022-11-26 21:33

贝叶斯统计

贝叶斯统计公众号：ChallengeHub(机器学习，NLP，推荐系统，数据分析)(欢迎大家关注)1概率论和统计学的区别概率论和统计学解决的问题是互逆的。

starry0001·2022-11-26 20:52

概率论与图论基础

随机变量是指将随机现象的一个结果，用一个变量来进行表示！概率的正则性公理是指：整个样本空间的概率为1。可列可加性公理：所有事件并运算的概率等于每个事件概率的和。联合概率分布：例如上表中存在三个变量，当每个变量分别取不同值的时候所对应的概率是多少？——一般采用上表中的这种枚举法！边缘概率是指求某个变量的概率值。上述表中指的是求变量I的边缘概率，当I取定值的时候，D和G分别取不同值的时候的概率最大后验

编程贝多芬·2022-11-26 18:46

贝叶斯网络入门系列之一：资料篇

贝叶斯网络入门之一：资料篇基础教材视频教程编程实现好文分享基础知识篇：基础教材基础教材推荐的是2006年出版的《贝叶斯网络引论》[张连文，郭文鹏]，总体分为四个部分：①贝叶斯网络基础，涉及概率论的基础知识

ZZYNDY·2022-11-26 18:03

机器学习数学基础之统计篇——概率论（python版）

水龙吟唱·2022-11-26 09:22

机器学习（基于python数学基础）——概率统计篇（一）全概率与贝叶斯公式

【注】学习本篇前最好一定的数学基础，即学习过概率论与数理统计这个问题是求全概率的，在这里我们给它加上一问求：取得正品且是甲厂生产的概率。

物理系的计算机选手·2022-11-26 08:05

百面机器学习

文章目录数学与智力题线性代数行列式矩阵运算概率论与数理统计排列组合概率计算数理统计智力题1.特征工程归一化类别特征编码高维组合特征的处理组合特征文本表示模型Word2Vec2.模型评估RMSEPRFβF

数学工具构造器·2022-11-26 07:05

使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件

2.实验原理：朴素贝叶斯：基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯，

Yuetianw·2022-11-26 02:40

基于python的贝叶斯分类算法_Python编程之基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯

概率论啊概率论，差不多忘完了。基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1.概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。

weixin_39554775·2022-11-26 02:08

贝叶斯邮件分类c语言,【实现】利用朴素贝叶斯进行邮件分类

利用基于概率论的贝叶斯分类器，对收取的邮件【英文】进行分类。【简易版】文本分类待续1.收集数据收集的数据包含两类：垃圾邮件和正常邮件。每类中有25个样本。

kokeihou·2022-11-26 01:44

2022年信息学部物联网工程学院学生科协机器学习科普

什么是机器学习机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。

HHUCESTA·2022-11-25 19:33

《机器学习》学习笔记（六）——支持向量机（SVM）

机器学习(MachineLearning)是一门多学科交叉专业，涵盖概率论知识，统计学知识以及复杂算法知识，使用计算机作为工具并致力于真实实时的模拟人类学习方式，并将现有内容进行知识结构划分来有效提高学习效率

闭关修炼——暂退·2022-11-25 17:36

【李宏毅机器学习】task06-卷积神经网络

文章目录卷积图像处理中的卷积卷积后的池化全连接层卷积在概率论中，卷积表示成这样连续型[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lzu23sq2-1669221073219

超级虚空·2022-11-25 12:48

文章目录与概览

摘要随机动力学是一门结合概率论与数值分析方法研究承受随机载荷的机械与结构系统的稳定性、响应以及可靠性的技术学科[1]。

nono_x·2022-11-25 03:46

【迁移学习】分布差异的度量以及迁移学习的统一表征方法

以计算机为载体，机器学习涉及统计学、概率论、凸优化、程序设计等多个子领域。结构风险最小化机器学习就是要寻找一个最优函数fff，使得其在所有的训练数

沐兮Krystal·2022-11-25 00:02

线性代数和深度学习的关系

线性代数、概率论与数理统计、最优化是机器学习的三大数学支柱。他们是学习神经网络的前序课程。神经网络可视化：alexlenail.me/NN-SVG。

强强学习·2022-11-24 23:50

深度学习笔记--线性代数，概率论，数值计算

目录线性代数范数L2L1Frobenius范数特殊类型的矩阵和向量特征分解eigendecomposition奇异值分解SVD概率论概率分布条件概率（conditionalprobability）期望、

iwill323·2022-11-24 22:37

信息论与编码思维导图_信息论-绪论

信息论是人们在长期通信工程的实践中，由通信技术与概率论，随机过程和数理统计相结合而发展起来的一门学科。

秦少爷的琪琪·2022-11-24 12:32

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