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常用的概率分布：伯努利分布、二项分布、多项式分布、高斯分布、指数分布、拉普拉斯分布和Dirac-delta分布

伯努利分布（Bernoullidistribution）**伯努利分布：**单个二值随机变量的分布。由单个参数φ∈[0,1]控制。例：抛硬币，正面朝上的概率。二项式分布(binomialdistrubution)二项式分布：在n次试验中事件A恰好发生k次的概率。概率计算：式中k=0，1，2，…，n,期望计算：E(x)=np方差计算：D(x)=np(1-p)例：抛n次硬币，正面朝上出现m次的概率。多

YaoHa_·2022-12-20 08:08

4.1 API : MultinomialNB、GaussianNB、BernoulliNB

文章目录1.MultinomialNB实例2.GaussianNB实例3.BernoulliNB实例1.MultinomialNB假设特征的先验概率为多项式分布，多项式朴素贝叶斯分类器适用于具有离散特征的分类

哎呦-_-不错·2022-12-19 23:11

MultinomialNB

贝叶斯之多项式朴素贝叶斯概要：贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。

不破爱花灬·2022-12-19 23:05

整式递推数列

对于无限数列{ai}\{a_i\}{ai}和有限多项式数列{Pi}\{P_i\}{Pi}满足P0P_0P0非000多项式。

Freopen·2022-12-19 19:06

学习C语言必会的十道算法题

文章目录10道简单C语言算法题1.输出99成法表2.输出斐波那契数列3.输出100以内的素数4.求一个数的因子之和4.求一个数的因子之和进阶5.完数6.水仙花7.多项式求和8.关机程序9.打印杨辉三角形

Fang GL·2022-12-19 18:01

机器学习04朴素贝叶斯算法

Fang GL·2022-12-19 18:29

线性回归——局部加权线性回归

解决欠拟合我们可以增加额外的特征，或者增加多项式（如x2x

Donreen·2022-12-19 13:33

机器学习第四篇：回归模型评估指标

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('F:\\机器学习100天\\007-010线性回归\\010多项式回归

HRJ~Patton·2022-12-19 10:08

机器学习第三篇：多项式线性回归模型

importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltdata=pd.read_csv('F:\\机器学习100天\\007-010线性回归\\010多项式回归

HRJ~Patton·2022-12-19 10:07

多项式回归

多项式回归文章目录多项式回归一、多项式回归二、scikit-learn中的多项式回归三、关于PolynomialFeatures四、sklearn中的Pipeline五、过拟合和欠拟合六、解决过拟合问题七

weixin_43485643·2022-12-19 10:05

sklearn逻辑回归参数设置_机器学习100天-Day1503训练模型-逻辑回归

为了尽量简单(懒)，在这里默认已经了解线性回归、多项式回归、损失函数、梯度下降1.简单的线性回归模型，讨论两种不同训练方法的最优解封闭方程求根运算，得到模型在当前训练集上的最优解。

weixin_39982236·2022-12-19 10:05

sklearn逻辑回归参数设置_机器学习100天-Day1504训练模型-softmax回归

为了尽量简单(懒)，在这里默认已经了解线性回归、多项式回归、损失函数、梯度下降1.简单的线性回归模型，讨论两种不同训练方法的最优解封闭方程求根运算，得到模型在当前训练集上的最优解。

weixin_39527879·2022-12-19 10:34

java求多项式回归_Python 机器学习多项式回归(Polynomial Regression)

1、多项式回归(PolynomialRegression)如果数据点显然不适合线性回归(所有数据点之间的直线)，则可能是多项式回归的理想选择。

刘看山福利社·2022-12-19 10:34

Python 中常用的插值方法

Inter1d函数包含常用的**四种插值方法：分段线性插值，临近插值，球面插值，三次多项式插值。**而Spline就对应其中的三次多项式插值。

AI视觉网奇·2022-12-19 10:57

机器学习01|一万五字：线性回归【详解及jupyter代码】

**任务4：****任务5：****任务6：****任务7：**4-实现多变量线性回归模型**任务8：**5-特征归一化**任务9：**6-正规方程**任务10：**7-预测结果**任务11：**8-多项式回归

湘粤Ian·2022-12-19 10:54

机器学习100天（九）：009 多项式回归理论

机器学习100天，今天讲的是：多项式回归理论！在前两期视频我们讲解了简单线性回归理论，并解决了一个房价预测的问题，建立了一个房价与地区人口的线性关系。

红色石头Will·2022-12-19 10:53

数据科学中的数学——必备知识点+常用知识点示例+推荐学习资源

1函数、变量、方程和图表1.1必备的知识点建议从最基本的知识点（如线性方程组、二项式定理）开始入手，重点掌握：对数，指数，多项式函数，有理数。基本几何定理，三角恒等式。实数和复数的基本属性。

数据分析v·2022-12-19 08:50

【机器学习】欠拟合及过拟合与学习曲线、误差来源

l1,l2,提前停止【机器学习】逻辑回归logit与softmax学习曲线在固定模型的情况下，通过逐步增加训练集的数据数目，绘制训练集和数据集上的均方误曲线，为学习曲线，其代码如下：这里的数据是由二次多项式加噪声生成的

颢师傅·2022-12-19 04:32

数据分析07-数据清洗、矩阵、数学建模

07扩展：数据清洗检测与处理重复值检测与处理缺失值检测与处理异常值矩阵1.矩阵对象的创建2.矩阵的乘法运算3.矩阵的逆矩阵4.ndarray提供的矩阵API5.矩阵应用数学建模1.线性模型线性拟合2.多项式模型

图像算法AI·2022-12-19 01:25

牛顿（Newton）插值法的Matlab实现

牛顿（Newton）插值法的Matlab实现算法程序运行对已知点计算手算例题本篇为Newton插值法，构造插值多项式拉格朗日（Lagrange）插值法链接如下：链接:Lagrange插值法的matlab

DAN (real)·2022-12-18 17:05

Matlab解决简单4次牛顿差值,Matlab插值法

实验目的：1.Matlab中多项式的表示及多项式运算2.用Matlab实现拉格朗日及牛顿插值法3.用多项式插值法拟合数据实验要求：1.掌握多项式的表示和运算2.拉格朗日插值法的实现(参见吕同富版教材)3

熊勒个猫·2022-12-18 17:34

数值分析·学习 | 拉格朗日插值法matlab实现

对于构造通过n+1个不同的节点的n次插值多项式,假定它满足条件为了构造，我们先定义n次插值基函数。若n次多项式在n+1个节点上满足条件则称这n+1个n次多项式为节点上的n次插值

不变因子·2022-12-18 17:33

【数值分析/计算方法】插值法及其余项MATLAB仿真实验

1、Lagrange插值法方法：对给定的n个插值节点x1,x2,⋯,xn以及它们对应的函数值y1,y2,⋯,yn，利用构造的n-1次Lagrange插值多项式，可以通过下面式子求得插值区间内任意x的函数值

真的是小恐龙吗？·2022-12-18 17:32

牛顿插值法在Matlab上的实现

文章目录一、均差及其性质1.均差的定义2.均差的性质3.均差表二、牛顿插值多项式1.牛顿插值多项式三、牛顿插值多项式在Matlab上的实现1.Matlab代码2.代码使用演示备注一、均差及其性质1.均差的定义在开始介绍牛顿插值多项式之前

黎卡提·2022-12-18 17:02

MATLAB之牛顿插值法

其拉格朗日插值多项式的形式为：g(x)=L0(x0)*y0+L1(x1)*y1+.....

天涯铭·2022-12-18 17:02

数值分析·学习 | 牛顿插值法matlab实现

1.均差下的牛顿插值2.为了给出编辑的表达式，引入均差的概念3.差分形式的牛顿插值公式（牛顿前插公式）三、matlab实现代码1.生成牛顿均差表2.牛顿插值多项式3.生成牛顿差分表4.牛顿前插公式总结：

不变因子·2022-12-18 17:31

递归算法应用

对具有n个元素的数组进行非递减排序输入：数组A[]，数组中的元素个数为n输出：按非递减顺序排列的数组A[]思路：当数组元素个数多余一个时，递归排好前n-1个元素的顺序，然后循环找到第n个元素合适的位置四、多项式求值的递算法问题

晶哥哥&·2022-12-18 14:24

Polynomial多项式升维和PCA降维

Polynomial多项式升维和PCA降维--潘登同学的MachineLearning笔记文章目录Polynomial多项式升维和PCA降维--潘登同学的MachineLearning笔记(简单回顾)多元线性回归模型

PD我是你的真爱粉·2022-12-18 10:52

机器学习里面的基函数_机器学习中的数学基函数与函数空间

机器学习中的数学基函数与函数空间【机器学习中的数学】基函数与函数空间引言在学习线性回归模型的时候就会遇到基函数，可能我们会遇到多项式基函数、高斯基函数、sigmoid基函数，当然在高等数学和信号系统中还经常会碰到傅里叶基

Ymmedu·2022-12-18 10:49

升维与降维介绍以及代码实现

研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法，称为多项式回归（PolynomialRegression）。如果自变量只有一个时，称为一元多项式回归；如果自变量有多个时，称为多元多项式回归。

海滩上的那乌克丽丽·2022-12-18 10:45

基2fft实现、二次最佳平方逼近多项式、牛顿迭代法

图2.1乘法次数比较将基2fft变换运算可以转换为m级运算，每个级别包含k组，每组包含r个鲽形对，每个鲽形对包含n个鲽形单元了。FFT时间抽取算法信号流图如图2.2所示。由FFT基本原理可以知道，当N为2的幂次方时，FFT运算包含级运算，并将每一级编号，每一级包含组，每组包含个鲽形单元，图2.28点FFT时间抽取算法信号流图根据信号与系统的相关理论[4]，根据本学期的数字信号处理作业实验得出的相关

Хайде·2022-12-17 21:47

FFT详解，通俗易懂便于自己理解

算法课最近讲到了递归分治的策略，留下了第一个有技术含量的作业：简化多项式计算的FFT算法，于是我打算在这里结合前人的分析解析一下这一算法。

XFeng990418·2022-12-17 21:14

[机器学习导论]——第二课——线性回归与逻辑回归

文章目录第二课——线性回归与逻辑回归线性回归梯度下降法求解复习梯度梯度下降求解随机梯度下降法正规方程法求解三种求解方法的比较多项式回归模型评估留出法交叉验证性能度量均方误差错误率与精度accuracy、

雨落俊泉·2022-12-17 15:21

机器学习——逻辑回归

14逻辑回归线性模型LR(没有考虑特征间的关联)——>LR+多项式模型（特征组合，不适用于特征稀疏场景，泛化能力弱）——>FM（适用于稀疏特征场景*，泛化能力强）——>FFM【省去零值特征，提高FFM模型训练和预测的速度

喜欢吃冰棍de谷利文君·2022-12-17 15:19

寒假日报（2.3-2.5）

）JupyterNotebook的使用，numpy基础，matpotlib绘图KNN（k近邻算法）【分类/非监督学习】线性回归法【回归/监督学习/参数学习】梯度下降法梯度上升法PCA（求数据的主成分）多项式回归

奔跑的星黛露·2022-12-17 14:40

机器学习吴恩达编程作业题5—正则化线性回归和偏差/方差

将实现多项式回归，以找到更好的数据拟合。复制ex5data1数据集到D:\MachineLearning\ex5目录下。直接调用plot函数进行数据集的绘制。

身影王座·2022-12-17 13:49

二维卷积

前两天参加笔试时候有个题考的是二维卷积，发现不会做了，这里做一下方法总结：二维卷积公式：离散二维卷积公式：在网上找到一种比较好理解的多项式乘法方法计算矩阵卷积方法（来源：http://bbs.sciencenet.cn

dreamer323·2022-12-17 11:59

机器学习100天：目录

准备工作001开发环境搭建第1章：数据预处理002导入数据集003处理缺失值004类别特征编码005划分训练集/测试集006标准化第2章：线性回归007简单线性回归-理论008简单线性回归-房价预测009多项式回归

红色石头Will·2022-12-17 11:10

机器学习（一）

机器学习引言基本术语监督学习与无监督学习监督学习无监督学习线性回归基本形式单变量线性回归代价函数代价函数推导代价函数直观理解梯度下降梯度下降线性回归的梯度下降线性代数回顾矩阵与向量加法和标量乘法矩阵向量乘法矩阵乘法矩阵乘法特征多元线性回归多元线性回归多元梯度下降多元梯度下降法演练1-特征缩放多元梯度下降法演练2-学习率特征和多项式回归正规方程正规方程与矩阵不可逆逻辑回归

汐ya~·2022-12-17 10:05

【ML笔记】4、训练模型（线性回归、逻辑回归、多类别逻辑回归）

目录1、线性回归2、正规方程（TheNormalEquation）3、梯度下降4、批量梯度下降(BGD)5、随机梯度下降(SGD)6、小批量梯度下降(Mini-BGD，MBGD)7、多项式回归8、学习曲线

ingy·2022-12-16 18:14

了解核函数

1、核函数定义：核函数包括线性核函数、多项式核函数、高斯核函数等，其中高斯核函数最常用，可以将数据映射到无穷维，也叫做径向基函数（RadialBasisFunction简称RBF），是某种沿径向对称的标量函数

CoeY 11.11·2022-12-16 13:39

r语言实现岭回归_r语言中对LASSO，Ridge岭回归和ElasticNet模型实现

它符合线性，逻辑和多项式，泊松和Cox回归模型。可以从拟合模型中做出各种预测。它也可以适合多响应线性回归。

到处挖坑蒋玉成·2022-12-16 11:12

Python科学计算系列3—多项式操作

1.因式分解例1：分解下列多项式代码如下：fromsympyimportsymbols,factorx,y=symbols('xy')f=3*x**4-2*x**3*y+3*x**3-x**2*y**2

亚图姆·2022-12-16 11:02

python计算一个多项式_在Python中求解一个困难的(多项式？)方程

我是编程新手(Python是我的第一语言),但我喜欢设计算法.我目前正在研究一个方程式(整数)系统,找不到解决我特定问题的参考.让我解释.我有一个方程式(如果可以的话,可以做个测试)：raw_input==[(90*x+a)*y]+z其中a是一些常数.我的问题是,变量z的计数方式与斐波那契数列非常相似,而变量x是z的步长.因此,对于斐波那契数列,我的意思是在z序列的第一项x=0,在z序列的第二项x

weixin_39987926·2022-12-16 11:02

使用python计算多项式_Python是否具有计算多项式系数的函数？

IwaslookingforaPythonlibraryfunctionwhichcomputesmultinomialcoefficients.Icouldnotfindanysuchfunctioninanyofthestandardlibraries.Forbinomialcoefficients(ofwhichmultinomialcoefficientsareageneralizatio

weixin_39890102·2022-12-16 11:32

【信号与系统】多项式化简方法

多项式长除法简介多项式长除法是代数中的一种算法，用一个同次或低次的多项式去除另一个多项式。是常见算数技巧长除法的一个推广版本。它可以很容易地手算，因为它将一个相对复杂的除法问题分解成更小的一些问题。

weixin_33739523·2022-12-16 11:01

python 多项式求系数_python – sklearn：如何获得多项式特征的系数

顺便说一句,现在有更合适的功能：PolynomialFeatures.get_feature_names.fromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesimportpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame.from_dict({'x':np.random.randint(low=1,high=10,si

weixin_39556811·2022-12-16 11:01

python 解三阶多项式系数_python – 评估多项式系数

我正在尝试编写一个函数,它将多项式p(x)的系数列表(a0,a1,a2,a3……an)和值x作为输入.该函数将返回p(x),这是在x处求值时的多项式的值.具有系数a0,a1,a2,a3……的a的多项式是函数

weixin_39715997·2022-12-16 11:01

python化简多项式_python:Sklearn 生成多项式特征

在建模过程中多次用到过sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures，可以理解为专门生成多项式特征，并且多项式包含的是相互影响的特征集，比如：一个输入样本是２维的。

weixin_39768917·2022-12-16 11:01

Python实现PolynomialFeatures多项式的方法

1.PolynomialFeatures多项式importnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeatures#这哥用于生成多项式x=np.arange

mjiansun·2022-12-16 10:31

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