06 2016 档案
摘要:因为本人数学水平不高,却偏偏要理解那些基于概率和数学的算法,本篇主要收集记录一些平时看到的对常用或者经典算法讲解的通俗易懂的文章,以备后面用到查看,也可以提供给大家作为参考,毕竟那么高深的算法,不是一上来就能看懂的。 由于平时不定会看到什么算法,所以看到好的文章就添加过来,所以本文是不定时更新的,
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摘要:微博上经常有同学分享一些公开课资源,包括可下载的网盘资源,课件资源等等,但是时间长了就忘了在哪里了。另外Coursera官方也推荐一些第三方批量下载工具,大家下载课程后也可以考虑共享到网盘里,减轻Coursera官方的下载压力。这里计划做一个汇总,包括一些佚名的来自网络上的课程资源分享,也欢迎大家提
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摘要:上周三收到Coursera平台的群发邮件,大意是Coursera将在6月30号彻底关闭旧的课程平台,全面升级到新的课程平台上,一些旧的课程资源(课程视频、课程资料)将不再保存,如果你之前学习过相关的课程,或者有心仪的课程,Coursera建议你将这些课程资源下载下来备份。 说实话,自从Courser
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摘要:看了这些程序员的分享,你会大涨姿势滴! Guru S(IT自由职业者, 软件和web开发者,平面和网页设计师) 这才是我在 Quora 期待遇见的问题嘛! 我就从最有趣的开始说吧:我创建过一个批处理文件,每当我登陆自己的计算机超过 10 分钟还没有手工解除这个批处理文件的执行的话,它就会删光硬盘上所
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摘要:朴素贝叶斯 参考[1] 事件A和B同时发生的概率为在A发生的情况下发生B或者在B发生的情况下发生AP(A∩B)=P(A)∗P(B|A)=P(B)∗P(A|B) 所以有:P(A|B)=P(B|A)∗P(A)P(B) 对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个目标类别出现的概率,哪个最大,就认为此待
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摘要:提点了一下贝叶斯的基础理论,后面还给出了几个典型的实验,介绍的内容是比较基础的。介绍的重点在朴素贝叶斯,对于贝叶斯网络没有深入解释。 有需要的可以参考下。点我下载,
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