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主題是Github上有趣的資源剪菱。 當(dāng)然寫(xiě)Github周邊也可以～ 本專(zhuān)題的初衷是發(fā)現(xiàn)/介紹GitHub上優(yōu)秀的Repo摩瞎，歡迎大家在這里自曝自己在GitHub上優(yōu)秀的Repo 本專(zhuān)題不接受太短的、不成系統(tǒng)的筆記資料孝常，也不再接受「如何搭建 Hexo 博客」這種類(lèi)型的文章
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)构灸，人工智能上渴，數(shù)據(jù)挖掘，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等相關(guān)領(lǐng)域的文章
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我是 Alice<br>喜歡人工智能，行動(dòng)派<br>創(chuàng)造力半开，思考力隔披，學(xué)習(xí)力提升修煉進(jìn)行中<br>歡迎志同道合的小伙伴們和我一起學(xué)習(xí)<br>微信：XerDudu，備注簡(jiǎn)書(shū)<br>公眾號(hào)：極客X養(yǎng)成計(jì)劃<br>轉(zhuǎn)載記得聯(lián)系作者哦寂拆！
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簡(jiǎn)述極大似然估計(jì)
極大似然估計(jì)是一種參數(shù)估計(jì)的方法奢米。先驗(yàn)概率是 知因求果，后驗(yàn)概率是 知果求因纠永，極大似然是 知果求最可能的原因恃慧。即它的核心思想是：找到參數(shù) θ 的一個(gè)估計(jì)值，使得當(dāng)前樣本出現(xiàn)的...
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EM算法和混合高斯模型（一）EM（Expectation Maximization）算法是一種迭代算法，用于含有隱變量的概率模型參數(shù)的極大似然估計(jì)，或極大后驗(yàn)估計(jì)今穿。EM算法的每次迭代由兩步組成：E步坯汤，求...
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（二）假設(shè)檢驗(yàn)之——T檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)也叫顯著性檢驗(yàn)，是以小概率反證法的邏輯推理善延，判斷假設(shè)是否成立的統(tǒng)計(jì)方法少态，它首先假設(shè)樣本對(duì)應(yīng)的總體參數(shù)（或分布）與某個(gè)已知總體參數(shù)（或分布）相同，然后根據(jù)統(tǒng)計(jì)量的分布規(guī)...
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R統(tǒng)計(jì)學(xué)(06): 負(fù)二項(xiàng)分布前面我們介紹了多種離散型概率分布易遣，大家可以點(diǎn)擊下方鏈接來(lái)回顧： R統(tǒng)計(jì)學(xué)(01): 伯努利分布彼妻、二項(xiàng)分布 R統(tǒng)計(jì)學(xué)(02): 幾何分布 R統(tǒng)計(jì)學(xué)(03): 超幾何分布 R統(tǒng)計(jì)...
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RNA-seq中的那些統(tǒng)計(jì)學(xué)問(wèn)題（一）為什么是負(fù)二項(xiàng)分布？1. 轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)推斷的難題 在RNA-seq中進(jìn)行兩組間的差異分析是最正常不過(guò)的了。 我們?cè)谄渌鼘?shí)驗(yàn)中同樣會(huì)遇到類(lèi)似的分析侨歉，通常屋摇，我們可以用方差分析判定兩組“分布”數(shù)據(jù)間...
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使用泊松分布判定chipseq的蛋白結(jié)合位點(diǎn)
二項(xiàng)分布和泊松分布都描述的是事件成功次數(shù)的分布，泊松分布是二項(xiàng)分布的極限分布幽邓，其適用條件是n很大炮温，p很小的情況。生物學(xué)中一些過(guò)程可以使用二項(xiàng)分布或者泊松分布來(lái)模擬牵舵。 1. 使...
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R統(tǒng)計(jì)學(xué)(05): 泊松分布前面我們介紹了多種離散型概率分布柒啤，大家可以點(diǎn)擊下方鏈接來(lái)回顧： R統(tǒng)計(jì)學(xué)(01): 伯努利分布、二項(xiàng)分布 R統(tǒng)計(jì)學(xué)(02): 幾何分布 R統(tǒng)計(jì)學(xué)(03): 超幾何分布 R統(tǒng)計(jì)...
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2019年所有證書(shū)考試時(shí)間整理（思維導(dǎo)圖版）2019年畸颅，準(zhǔn)備好迎接新的挑戰(zhàn)了嗎担巩？每年都有大批的人考各種職業(yè)證書(shū)來(lái)提升自己的價(jià)值，讓自己的含金量更高一點(diǎn)兒没炒。本文用思維導(dǎo)圖涛癌，為你詳細(xì)描繪本年度各項(xiàng)重要考證日期，看著日子著手...
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為什么有的人從不讀書(shū)窥浪，但其遠(yuǎn)見(jiàn)祖很、思維方式、做事方法卻那么卓越漾脂？在知乎看到一個(gè)問(wèn)題：為什么有的人從不讀書(shū)假颇，但其遠(yuǎn)見(jiàn)、思維方式骨稿、做事方法卻那么卓越笨鸡？ 不知道“從不讀書(shū)”這個(gè)結(jié)論是怎么得來(lái)的。如果一個(gè)有著卓越成就的人對(duì)你說(shuō)：“我從來(lái)不讀書(shū)”坦冠，...
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未來(lái)想年入百萬(wàn)形耗，你一定要具備這三大思維！未來(lái)想年收入百萬(wàn)千萬(wàn)辙浑，你一定要具備這三大思維激涤！ 現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展日新月異，財(cái)富增值模式層出不窮判呕，而作為老百姓創(chuàng)業(yè)的最好模式倦踢，低門(mén)檻高收益的直銷(xiāo)模式越來(lái)越被大眾所接受。 直銷(xiāo)作為一...
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隨機(jī)森林-GBDT-XGBOOST
首先需要說(shuō)一下決策樹(shù)： 三個(gè)主要步驟：特征選擇——決策樹(shù)生成——決策樹(shù)修剪 ID3和C4.5分類(lèi)樹(shù)侠草，CART樹(shù)即可分類(lèi)也可以回歸辱挥。 在進(jìn)行特征選擇時(shí)，各個(gè)算法采用的選擇分裂準(zhǔn)...
