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PPT學習
1.模仿模板 2.PS 3.形狀+透明度 4.不能太多字，可以邏輯提煉播演，但是排版好看也是可以的 5.搜索引擎找思路 6.素材（網站+以前的模板）...
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Java瘋狂講義
3.2標識符和關鍵字 3.2.1 分隔符 分號：實現對語句的分隔冀瓦，每個Java語句都會使用分號作為語句的間隔，因此每個Java語句必須使用分號作...
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PRML第一章《貝葉斯定理写烤、高斯分布翼闽、概率論、模型選擇和維度災難》PRML第一章《緒論》本章一共七個小章節(jié)1.1從一個例子多項式曲線擬合1.2講解了概率論基礎洲炊，分為6個小章節(jié)感局，包括概率密度尼啡、期望與協(xié)方差、貝葉斯...
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第一章《緒論》
PRML第一章《緒論》本章一共七個小章節(jié)1.1從一個例子多項式曲線擬合1.2講解了概率論基礎询微，分為6個小章節(jié)崖瞭，包括概率密度、期望與協(xié)方差撑毛、貝葉斯...
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重新考察曲線擬合問題從概率的角度看多項式曲線擬合书聚。 我們要假定：給定的值，對應的值服從高斯分布代态，分布的均值為： 我們現在使用訓練數據{}寺惫，通過最大似然方法，來決定參...
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高斯分布其中參數：被叫做均值蹦疑，被叫做方差西雀，方差的平方根，由給定歉摧，叫作標準差艇肴，方差的倒數，叫作精度叁温。 ?根據上式再悼，我們可以得到： ?并且很容易證明高斯分布...
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大規(guī)模機器學習(Large Scale Machine Learning)1.大型數據集的學習 處理大數據集的算法近年來機器學習技術的發(fā)展歸因于我們有極其龐大的數據用來訓練我們的算法。處理如此海量數據的算法膝但？我們?yōu)槭裁?..
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異常檢測(Anomaly Detection)1.問題的動機 異常檢測(Anomaly detection)問題是機器學習算法的一個常見應用冲九。這種算法的一個有趣之處在于：它雖然主要用于非監(jiān)督...
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聚類(Clustering)1.無監(jiān)督學習：簡介 聚類算法：第一個無監(jiān)督學習算法（無標簽的數據） 什么是無監(jiān)督學習呢？對比：監(jiān)督學習問題指的是跟束，我們有一系列標簽莺奸，然后用假設...