随笔分类 -  机器学习

分享数学原理和代码实现
线性代数复习之005线性相关
摘要：1，向量组、线性相关等基础概念定义： 2，向量组等价： 3，表示 ： 4，方程组的解和特解： 5，线性相关 6，解结构： 7，向量长度又称范数 8，内积： 内积为0，称为正交。 9， 10，规范正交基 11,求正交基： 12， 阅读全文
posted @ 2016-09-02 18:50 moye 阅读(257) 评论(0) 推荐(0)
线性代数复习之004矩阵的秩
摘要：1 秩的概念： 2，秩的求解： 3，矩阵，增广矩阵秩之间的关系： 4，方程的解与秩之间的关系： 阅读全文
posted @ 2016-09-02 17:26 moye 阅读(197) 评论(0) 推荐(0)
线性代数复习之003矩阵初等变换与方程
摘要：1，初等行变换 列变换与之类似 2，增广矩阵 （系数，常数） 3，矩阵等价： 4，最简形矩阵： 5，标准形矩阵： 6，利用初等变换求逆矩阵 将B换成E即可 7， 阅读全文
posted @ 2016-09-02 17:19 moye 阅读(416) 评论(0) 推荐(0)
线性代数复习之002初涉矩阵
摘要：1，线性变换： 2，矩阵乘法： A（M*N）*B（N*K）=C（M*K） 3，转置矩阵的性质： 4，伴随矩阵： E是单位矩阵。 5 逆矩阵： AB=E，B是A的逆矩阵 6，奇异矩阵： |A|!=0<=>A可逆 7 阅读全文
posted @ 2016-09-02 17:10 moye 阅读(203) 评论(0) 推荐(0)
线性代数复习之001初涉行列式
摘要：1二阶行列式： 三阶行列式： 行列式的性质： 性质5：若拆解某列为，其余列不变的两个行列式D1，D2，则D=D1+D2 3 行列式的展开： 代数余子式 定理： 克拉默法则： 若系数行列式D！=0 其中： 相关定理： 阅读全文
posted @ 2016-09-02 16:53 moye 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)
基本统计量
摘要：基础概念： 1，概率质量函数 概率质量函数(probability mass function)PMF：离散随机变量在各特定取值上的概率。 2，累积分布函数 累积分布函数(Cumulative Distribution Function， CDF)计算给定 x 的 CDF(x)，就是计算样本中小于等 阅读全文
posted @ 2016-08-19 15:25 moye 阅读(681) 评论(0) 推荐(0)
十大算法---Adaboost
摘要：当我们有针对同一数据集有多个不同的分类器模型时，怎样组合它们使预测分类的结果更加准确， 针对这种情况，机器学习通常两种策略。 1 一种是bagging,一种是boosting bagging:随机对样本重采样，采得N个数据集（数据集可能有交叉），对每个数据集进行训练，可以使用相同分类器也可以使用不同 阅读全文
posted @ 2016-08-11 15:42 moye 阅读(350) 评论(0) 推荐(0)
机器学习---朴素贝叶斯算法理论基础
摘要：数学基础 概率 概率：随机事件A发生的可能性，记为P(A) 条件概率与贝叶斯公式 条件概率：在事件B发生的情况下事件A发生的概率，记为P(A|B) 数学原理与抽象表达 分类问题： 朴素贝叶斯是这样理解分类问题的： 已知：一定量的训练样本X0、Y0，特征条件X 求：X对应类别输出 解析: 假设Y有m种 阅读全文
posted @ 2016-03-29 17:01 moye 阅读(602) 评论(0) 推荐(0)