摘要：
一、题目展示 请实现一个函数，把字符串 s 中的每个空格替换成"%20"。 示例 1： 输入：s = "We are happy." 输出："We%20are%20happy." 二、题意理解及思路 1、 首先在PYTHON中关于数据类型的规定是字符串不可变，所以我们是不可能在原字符串的基础上直接进 阅读全文
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神经网络的起源-线性回归 概念：线性关系来描述输入到输出的映射关系 应用场景： 网络分析、银行风险分析、基金股价预测、天气预报 优化方法：梯度下降 梯度下降法总结 线性回归的局限 非线性激励 常用的非线性激励函数 神经网络的构建 神经元-神经网络 神经元的“并联”和“串联” 神经网络求导-Tenso 阅读全文
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知识结构 深度学习：传统到现在 深度学习框架比较 基本概念 阅读全文
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概述 隐马尔科夫模型的贝叶斯网络 x1和z2不独立，x1和x2也不独立 HMM的确定 hmm的参数 HMM的两个基本性质 HMM的3个基本问题 概率计算问题 直接计算法（暴力计算） 定义：前向概率-后向概率 前向算法 后向算法 前向后向概率的关系 单个状态的概率 监督学习方法 两个状态的联合概率 学 阅读全文
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朴素贝叶斯的分析 Beta分布 共轭先验分布 Dirichlet分布 期望 对称Dirichlet分布 参数分析 多项分布的共轭分布是Dirichlet分布 LDA 解释 迭代求超参方法 主题个数的确定 相似度最小 选取初始的主题个数K，训练LDA模型，计算各主题之间的相似度 增加或减少K的值，重新 阅读全文
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复习 相对熵 互信息 信息增益 概率 贝叶斯公式带来的思考 朴素贝叶斯 假设 一个特征出现的概率，与其他特征（条件）独立（特征独立性） 含义：对于给定分类条件下，特征独立 每个特征同等重要 朴素贝叶斯的推导 高斯朴素贝叶斯 多项朴素贝叶斯 贝叶斯网络 一个简单的贝叶斯网路 全连接贝叶斯网络 一个“正 阅读全文
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复习Jensen不等式 引子：K-means算法 EM算法 在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variable）。 最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚 阅读全文
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聚类 聚类定义 对大量未知标注的数据集，按数据的内在相似性将数据集划分为多个类别，使类别内的数据相似度较大，而类别间的数据相似度较小--无监督 相似度计算方法 Jaccard相似度的由来 余弦相似度与Pearson相似系数 基本思想 给定一个有N个对象的数据集，构造数据的k个簇，k<n 。满足以下条 阅读全文
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线性可分支持向量机 分割超平面 输入数据 整理符号 推导目标函数 最大间隔分割超平面 拉格朗日乘子法 SVM中系数的求解：SMO 线性可分支持向量机学习算法 线性支持向量机 线性支持向量机学习算法 核函数 经典SVM直接输出类别，不给出后验概率 SVM框架引入Logistic函数，输出条件后验概率 阅读全文
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提升的概念 提升算法 提升算法推导 梯度提升决策树 决策树的描述 正则项的定义 目标函数的计算 目标函数继续化简 子树划分 Adaboost 误差上限 方差与偏差 Bagging能够减少训练方差，对于不剪枝的决策树、神经网络等学习器有良好的集成效果 Boosting减少偏差，能够基于泛化能力较弱的学 阅读全文