2017年4月10日
机器学习（四） 概率论
摘要： 概率论 举例说明 先验概率：一个病人 得了癌症的概率 后验概率：一个病人 拍了片子，显示某个部位不正常时，得癌症的概率 似然函数 ： 一个病人，得了癌症，拍片子显示不正常的概率 标准化常量：拍片子不正常的概率 贝叶斯公式 曲线拟合： 期中D表示 观测到的数据。 表示 在不同的w值下，这样的数据出现的 阅读全文
posted @ 2017-04-10 20:49 总有一缺的无瑕之月A 阅读(284) 评论(0) 推荐(0)
机器学习（三）线性代数
摘要： Linear Algebra 线性代数基础 （以下概念 大学期间线性代数课没有讲清楚，在这里梳理一下 向量空间、线性空间vector space：n维向量的全体所构成的集合叫做n维向量空间。 基，基底 basis: 向量空间V中任一向量都能由向量组a1,a2….an线性表示，那么该向量组为V的一个基 阅读全文
posted @ 2017-04-10 20:45 总有一缺的无瑕之月A 阅读(361) 评论(0) 推荐(0)