使用excel幫助個(gè)人物資整理疾层,以下是我向AI 咨詢(xún)后給出的回復(fù):
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基礎(chǔ) i 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)(抽樣的分布)绰寞、頻率直方圖(抽樣的密度) 統(tǒng)計(jì)量:不含任何未知參數(shù)的樣本函數(shù)。雖然統(tǒng)計(jì)量不依賴(lài)于任何參數(shù)平窘,但統(tǒng)計(jì)量的分布一般依賴(lài)于未知參數(shù) 常...
基礎(chǔ) i 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 概率:條件概率、乘法公式、全概率公式、貝葉斯公式 分布函數(shù)夭咬、密度函數(shù)及其法則,以及常見(jiàn)分布:均勻分布铆隘、指數(shù)分布卓舵、正態(tài)分布、柯西分布膀钠;伯努利分布掏湾、二項(xiàng)分布、...
基礎(chǔ) i 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) 向量(運(yùn)算法則) 向量組:線(xiàn)性相關(guān)/線(xiàn)性無(wú)關(guān)肿嘲,判斷方式 行列式:求解線(xiàn)性方程組 矩陣(運(yùn)算法則)融击、初等矩陣初等變換,相似雳窟,正交矩陣 逆 特征值與特征向量 ...
基礎(chǔ) i 數(shù)學(xué)基礎(chǔ) a 微分 求極值問(wèn)題 * 普通方程:求導(dǎo)砚嘴,二階導(dǎo),海森矩陣 * 超越方程:梯度下降,牛頓法 b 插值 * 三次樣條插值 c 積分 支線(xiàn)積分际长、第一第二型曲線(xiàn)...
以下內(nèi)容參考《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華(西瓜書(shū))以及《機(jī)器學(xué)習(xí)公式詳解》datawhale(南瓜書(shū)) 支持向量 給定訓(xùn)練樣本D,分類(lèi)學(xué)習(xí)最基本的想法就是基于訓(xùn)練集D兴泥,在樣本空間中找到...
以下內(nèi)容參考《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華(西瓜書(shū))以及《機(jī)器學(xué)習(xí)公式詳解》datawhale(南瓜書(shū)) 神經(jīng)元模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由具有適應(yīng)性的簡(jiǎn)單單元組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)工育,組織能夠模...
以下內(nèi)容參考《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華(西瓜書(shū))以及《機(jī)器學(xué)習(xí)公式詳解》datawhale(南瓜書(shū)) 什么是決策樹(shù)坝橡? 一般的贺嫂,一棵決策樹(shù)包含一個(gè)根結(jié)點(diǎn)(包含樣本全集咏雌,對(duì)應(yīng)于一個(gè)屬性測(cè)...
以下內(nèi)容參考《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華(西瓜書(shū))以及《機(jī)器學(xué)習(xí)公式詳解》datawhale(南瓜書(shū)) 線(xiàn)性模型:通過(guò)學(xué)得屬性的線(xiàn)性組合來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)的函數(shù)祭阀,即: 重要性:1)很好的可解釋...
以下內(nèi)容參考《機(jī)器學(xué)習(xí)》周志華(西瓜書(shū))以及《機(jī)器學(xué)習(xí)公式詳解》datawhale(南瓜書(shū)) 評(píng)估方法 通過(guò)實(shí)驗(yàn)測(cè)試來(lái)對(duì)學(xué)習(xí)器的泛化誤差進(jìn)行評(píng)估谜疤,來(lái)確定模型的好壞转锈。所以锐涯,可以...
以下內(nèi)容參考自data whale 組隊(duì)學(xué)習(xí)[https://github.com/datawhalechina/team-learning-program/tree/mas...
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