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    線性模型--線性回歸

    本文主要從數(shù)學(xué)原理的角度探討。從數(shù)學(xué)的角度理解匙姜,線性模型的輸入是一組特征向量x算芯,輸出也是一組特征向量涩惑。 線性回歸可用于回歸和分類沟于。 我們通過(guò)數(shù)據(jù)...

  • 無(wú)約束條件的參數(shù)優(yōu)化(2)--牛頓法

    一尸折、牛頓法 在介紹牛頓法之前侯嘀,先回顧下在數(shù)學(xué)分析中,對(duì)于牛頓法的解釋询张。 在高數(shù)中孙乖,牛頓法適中估值方法,用于近似計(jì)算瑞侮,是迭代法的一種的圆。 其精髓在于...

  • 無(wú)約束條件的參數(shù)優(yōu)化(1)--梯度下降算法

    為什么要學(xué)習(xí)最優(yōu)化理論? 因?yàn)閷?duì)于ML模型訓(xùn)練半火,最終都可以歸結(jié)為最優(yōu)化問(wèn)題越妈,尋找最優(yōu)參數(shù),是模型的loss最小钮糖。 在ML中梅掠,最優(yōu)化分為 無(wú)約束的...

  • MCMC采樣原理

    為什么要引入采樣原理? 因?yàn)榫_推斷隨著隨機(jī)變量數(shù)目的增長(zhǎng)在時(shí)間復(fù)雜度上呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)的增長(zhǎng)趨勢(shì)店归。為了降低計(jì)算復(fù)雜度阎抒,我們采用近似推斷技術(shù)。本章消痛,我...

  • 馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)

    馬爾科夫網(wǎng)絡(luò)描述的是具有馬爾科夫性質(zhì)的隨機(jī)變量X的聯(lián)合分布的模型且叁。 1.馬爾科夫性質(zhì) 那么,什么是馬爾科夫性質(zhì)呢秩伞?就是一組隨機(jī)變量按時(shí)間順序排列...

  • 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)

    一逞带、什么是概率圖模型? 概率圖模型(PGM)是用圖來(lái)表示變量概率依賴關(guān)系的理論纱新,表示與模型有關(guān)的變量的聯(lián)合概率分布展氓。 PGM重在對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的描述...

  • python實(shí)現(xiàn)記錄鍵盤輸入

    1.控制讀寫、輸入的字符設(shè)備存儲(chǔ)在系統(tǒng)的哪里脸爱? 2.如何在系統(tǒng)文件中篩選存儲(chǔ)設(shè)備遇汞?請(qǐng)寫出具體步驟。 先切換至系統(tǒng)目錄下 遍歷系統(tǒng)目錄下的所有目錄...

  • 用python開(kāi)發(fā)木馬程序

    41.木馬是什么簿废?木馬能干什么空入? 2.本木馬程序?qū)崿F(xiàn)的功能是什么? 記錄鍵盤輸入族檬、屏幕截圖歪赢、將數(shù)據(jù)發(fā)送指定服務(wù)器 3.如何實(shí)現(xiàn)linux下的多線...

  • 一些小思考

    1.未來(lái)什么樣的人才是吃香的人呢?

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