随笔分类 - 机器学习推导系列
手推机器学习算法
摘要:一、概述 假设有以下数据: $$D=\left {(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),\cdots ,(x_,y_)\right }\ x_\in \mathbb,y_\in \mathbb,i=1,2,\cdots ,N\ X=(x_{1},x_{1},\cdots ,x_)=
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摘要:一、概述 假设有以下数据: $$X=(x_{1},x_{1},\cdots ,x_)=\begin x_{1}\ x_{2}\ \vdots \ x_ \end{N \times p}\ 其中x\in \mathbb^且x_\overset{\sim }N(\mu ,\Sigma )\ 则参数\th
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摘要:一、频率派 vs 贝叶斯派 机器学习主要解决从数据中获取其概率分布的问题,通过一些机器学习的算法可以从大量数据中找到一定的规律,从而建立模型来解决实际问题,因此机器学习中主要使用数据来求解其参数: data:\(X\) $X= \left[ \begin x_1 & x_2 & \cdots & x
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