米小粥

摘要： 2018.1.16 给定训练集$T={(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)}$，一共有N个样本点。 一、线性可分的支持向量机 假定训练集是线性可分的。学习的目标是在特征空间找到一个分离超平面$wx+b=0$，能够将所有的样本正确划分为两类。学习的策略是间隔最大化。 阅读全文

摘要： 逻辑回归属于有监督学习，就是说每个样本点都是有标签的。逻辑回归用来做二分类，也就是说输出只有2个类别。 一、逻辑回归的模型 当前有m个样本点，其中第 i 个样本点记作 $(x^{(i)}, y^{(i)})$。特征维度为n，即 $x^{(i)} $是n维列向量, $x^{(i)} = [x_1^{( 阅读全文

摘要： 1.两点分布——离散型概率分布 概念：一次试验，若成功随机变量取值为1，成功概率为p； 若失败随机变量取0，失败概率为1 p 期望$E(X)=1 p+0 (1 p)=p$ 方差 $$ \begin{aligned} D(X)&=p (1 p)^2+(1 p) (0 p)^2\\ &=p(1 p) \ 阅读全文

摘要： 一、简单示例 matplotlib官网对plot的说明 二、面向对象方式绘图 Figure对象,是一个“画布或者容器” 的东西。如果用户没有写plt.figure()，程序会自动创建一个Figure对象(图像窗口)。 Axes是子图，一个figure上可以有多个子图，是具体作图的区域。 Axis是坐 阅读全文