分类问题评估度量标准

1、错误率 预判错误的概率2、精度 判断正确的概率3、二分类混淆矩阵预测的结果和真实的结
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统计学习方法——逻辑斯蒂回归与最大熵模型

逻辑斯蒂回归(LR)是统计学习中的经典分类方法。最大熵是概率模型学习的一个准则,将其推广到分类问题得网络
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order by 和 group by 的区别

1、order by的意思是行的排序方式,默认的为升序。orderby后面必须列出排序的字段名,可以
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统计学习方法——支持向量机

关于支持向量机的学习,大概是整本书比较重要的一节。这次除了看李航的统计学习书以外,还结合了B站上的一
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LR和SVM的联系与区别?

联系:1、LR和SVM都可以处理分类问题,且一般都用于处理线性二分类问题(在改进的情况下可以处理多分网络
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学习中的多种概率分布

概率分布是随机变量所有可能结果及其相应概率的列表。概率分布的目的:反向推演出某一个事态(随机变量)发人工智能
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联合概率、边缘概率、条件概率之间的关系&贝叶斯公式

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极大似然估计、极大后验估计和贝叶斯估计

在很多的机器学习问题种,输入x是一个向量,输出p(x)为某一个时间的概率(比如,x属于某个类别的概率人工智能
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线性分类器三种最优准则

Fisher 准则 :根据两类样本一般类内密集,类间分离的特点,寻找线性分类器最佳的法线向量方向,使
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kenlm环境搭建

背景:所需环境是ubuntu anaconda NLTK,这些比较容易安装的,可以自行百度解决。一、开发工具
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递归、分治、动态规划、贪心、回溯、分支限界几大相似算法比较

一、算法思想1.递归算法(recursion algorithm)大师 L. Peter Deuts
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KL散度 与 ELBO

在学习EM算法的时候,涉及了这两个知识。在此先提前学习一下这两个知识点。KL散度KL散度就是相对熵,
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统计学习方法——EM算法

EM算法也就是期望最大算法。由E—step 和 M—step组成,是一种迭代算法。用于解决隐变量的混
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各类树的定义

1. 树(Tree)的基本概念1.1 树的定义A tree is a (possibly non-l网络
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Viterbi算法的笔记

关于Viterbi的理解,网上有很多小故事和例子来解释。下面只是自己对Viterbi的一些总结笔记。
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某宝的爬虫测试

内容基于网上的代码,设计了一个搜索关键字去爬取商品信息的初级demo。cookies.txt文件需要Python
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回溯法,分支限界法

求解目标不同,搜索方式也不同回溯法1)(求解目标)回溯法的求解目标是找出解空间中满足约束条件的一个解
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快速转载CSDN

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漫画 B树 B-树

...网络
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漫画 B+树

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