01 2021 档案

P45（系列八）指数族分布7-最大熵角度(2)
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P44（系列八）指数族分布6-最大熵角度(1)
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P43（系列八）指数族分布5-极大似然估计与充分统计量
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P42（系列八）指数族分布4-对数配分函数与充分统计量-？连续性概率密度函数的期望
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P41（系列八）指数族分布3-高斯分布的指数族形式
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P39-40（系列八）指数族分布1-背景
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P38（系列七）核方法3-正定核-必要性证明 归一化因子是什么？
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P37（系列七）核方法2-正定核-两个定义
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P36（系列七）核方法1-背景介绍
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P35（系列六）支持向量机8-约束优化问题-对偶关系之KTT条件
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P34（系列六）支持向量机7-约束优化问题-对偶关系之SlaterCondition
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P33（系列六）支持向量机6-约束优化问题-对偶关系之几何解释
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P32（系列六）支持向量机5-约束优化问题-弱对偶性证明
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P31（系列六）支持向量机4-软间隔SVM-模型定义
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P30（系列六）支持向量机3-硬间隔SVM-模型求解-引出KTT条件
摘要：参考链接https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/7805954.html 阅读全文
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P29（系列六）支持向量机2-硬间隔SVM-模型求解-引出对偶问题
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P28（系列六）支持向量机1-硬间隔SVM-模型求解-模型定义
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P27(系列五)降维6-主成分分析PCA-概率角度（Probabilistic PCA)
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P26(系列五)降维5-SVD角度看PCA和PCoA
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P25(系列五)降维4-最小重构代价----没有推导argmin最小重构代价
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P24(系列五)降维3-PCA-最大投影方差-----关于向量空间还不太理解 拉格朗日乘子法
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P23(系列五)降维2-样本均值&样本方差矩阵
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P22(系列五)降维1-背景
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P21(系列四) 线性分类9-朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifer）===todo
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P20(系列四) 线性分类8-高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)-模型求解（求协方差）===todo
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P19(系列四) 线性分类7-高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)-模型求解（求期望）===todo
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P18(系列四) 线性分类7-高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)-模型求解(求期望)
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P18(系列四) 线性分类6-高斯判别分析(Gaussian Discriminant Analysis)-模型定义===todo
摘要：todo 阅读全文
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P17(系列四) 线性分类5-逻辑回归(Logistic Regression)===todo
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P16(系列四) 线性分类4-线性判别分析(fisher)-模型求解
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P15(系列四) 线性分类3-线性判别分析(fisher)-模型定义
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P4 basic concept
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P14(系列四) 线性分类2-感知机（Perceptron）
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P13(系列四)线性分类1-背景
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P3 Regression-Case study
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P12（系列三）线性回归4-正则化-岭回归-贝叶斯角度
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P11（系列三）线性回归3-正则化-岭回归-频率角度
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P10（系列三）线性回归2-最小二乘法-概率视角-高斯噪声-MLE
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P9（系列三）线性回归1-最小二乘法及其几何意义
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P8（系列二）数学基础-概率-高斯分布6-求联合概率分布
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P7（系列二）数学基础-概率-高斯分布5-求边缘概率及条件概率
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P6（系列二）数学基础-概率-高斯分布4-局限性
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P5（系列二）数学基础-概率-高斯分布3-从概率密度角度观察
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P4（系列二）数学基础-概率-高斯分布2-极大似然估计-无偏vs有偏
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P3（系列二）数学基础-概率-高斯分布1-极大似然估计
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posted @ 2021-01-24 11:59 51秒懂 阅读(100) 评论(1) 推荐(0)
P2(系列一)绪论-频率派vs贝叶斯派
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posted @ 2021-01-24 11:57 51秒懂 阅读(59) 评论(0) 推荐(0)
P1(序列一) 绪论资料介绍
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Predicting Temporal Sets with Deep Neural Networks(用深度神经网络预测时态集)---我的第一篇论文阅读
摘要：###摘要 给定一个集合序列，其中每个集合包含任意数量的元素，时间集合预测问题的目的是预测后续集合的元素。实际上，时间集合预测比时态事件和时间序列的预测模型更加复杂，现在仍然是一个开放的问题。很多现存的方法，如果适用于时间集合预测，通常遵循两步策略：首先将时间集合投影到潜在表示中，然后学习具有潜在表 阅读全文
posted @ 2021-01-19 21:47 51秒懂 阅读(286) 评论(1) 推荐(0)
机器学习第1章 绪论
摘要：未完成:1.公式推导 https://datawhalechina.github.io/pumpkin-book/#/chapter1/chapter1 2.BP算法 1.1引言 经验以数据的形式存在，数据产生模型，模型提供判断 计算机科学是研究“算法”的学问，机器学习是研究关于“学习算法”的学问 阅读全文
posted @ 2021-01-18 22:33 51秒懂 阅读(251) 评论(0) 推荐(0)