2019年7月29日

摘要: EM Jensen不等式: 如果函数f为凸函数,那么存在下列公式: $f(\theta x+(1 \theta)y)\leq\theta f(x)+(1 \theta)f(y)$ 若$\theta_1,\cdots,\theta_k\geq0,\theta_1+\cdots+\theta_k=1$; 阅读全文

posted @ 2019-07-29 20:51 少说话多读书 阅读(249) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: mongodb 概念解析 | SQL术语/概念 | MongoDB术语/概念 | 解释说明 | | : : | | | | database | database | 数据库 | | table | collection | 数据库表/集合 | | row | document | 数据记录行/文档 阅读全文

posted @ 2019-07-29 17:52 少说话多读书 阅读(2837) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年7月25日

摘要: 1. 贝叶斯之参数估计 "1. 贝叶斯之参数估计" "1.1. 背景知识" "1.2. 最大似然估计(MLE)" "1.3. 最大后验概率估计(MAP)" "1.4. 贝叶斯估计" "1.5. 什么时候 MAP 估计与最大似然估计相等" 1.1. 背景知识 概率与统计 概率:在给定数据生成过程下观测 阅读全文

posted @ 2019-07-25 23:00 少说话多读书 阅读(3224) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年7月17日

摘要: 1. 决策树算法 1.1 背景知识 信息量$I(X)$:指一个样本/事件所蕴含的信息,如果一个事情的概率越大,那么就认为该事件所蕴含的信息越少,确定事件不携带任何信息量 $I(X)= log(p(x))$ 信息熵$H(X)$:用来描述系统信息量的不确定度(均值),熵只依赖于随机变量X的分布,与取值无 阅读全文

posted @ 2019-07-17 22:42 少说话多读书 阅读(1072) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年7月14日

摘要: 支持向量机 背景知识 最优化问题一般是指对于某一个函数而言,求解在其指定作用域上的全局最小值 问题,一般分为以下三种情况(备注:除非函数是凸函数,否则以下方法求出来的解可能为局部最优解) 无约束问题:求解方式一般求解方式梯度下降法、牛顿法、坐标轴下降法等; 等式约束条件:求解方式一般为拉格朗日乘子法 阅读全文

posted @ 2019-07-14 21:21 少说话多读书 阅读(1419) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年7月7日

摘要: 给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数。其中,它们各自的位数是按照 逆序 的方式存储的,并且它们的每个节点只能存储 一位 数字。 如果,我们将这两个数相加起来,则会返回一个新的链表来表示它们的和。 您可以假设除了数字 0 之外,这两个数都不会以 0 开头。 示例: 输入:(2 4 3) + ( 阅读全文

posted @ 2019-07-07 23:18 少说话多读书 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑

摘要: 线性模型之LDA和PCA 线性判别分析LDA LDA是一种无监督学习的降维技术。 思想:投影后类内方差最小,类间方差最大,即期望同类实例投影后的协方差尽可能小,异类实例的投影后的类中心距离尽量大。 二分类推导 给定数据集$D=\{(x_i,y_i)\}_{i=1}^m$,令$X_i,\mu_i,\s 阅读全文

posted @ 2019-07-07 17:09 少说话多读书 阅读(700) 评论(2) 推荐(0) 编辑

摘要: CRISP DM 数据挖掘标准流程 在1996年的时候,SPSS,戴姆勒 克莱斯勒和NCR公司发起共同成立了一个兴趣小组,目的是为了建立数据挖掘方法和过程的标准。并在1999年正式提炼出了CRISP DM流程。这个流程确定了一个数据挖掘项目的生命周期包括以下六个阶段: 1. 业务/研究理解阶段 1. 阅读全文

posted @ 2019-07-07 10:53 少说话多读书 阅读(2360) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年7月6日

摘要: 线性模型之对数几率回归 广义线性模型:$y=g^{ 1}(w^Tx+b)$ $g^{ 1}(x)$,单调可微函数 如果用线性模型完成分类任务如何做? 根据线性模型可知,找到一个单调可微函数将分类任务的真实标记$y_i$与线性模型的预测值联系起来即可。 广义线性模型对样本要求不必要服从正态分布、只需要 阅读全文

posted @ 2019-07-06 21:16 少说话多读书 阅读(817) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2019年7月5日

摘要: 1.学生表 Student(Sid,Sname,Sage,Ssex)? Sid 学生编号,Sname 学生姓名,Sage 出生年月,Ssex 学生性别 2.课程表? Course(Cid,Cname,Tid)? Cid 课程编号,Cname 课程名称,Tid 教师编号 3.教师表? Teacher( 阅读全文

posted @ 2019-07-05 17:51 少说话多读书 阅读(825) 评论(0) 推荐(0) 编辑