機器學習筆記（一）：極大似然估計與貝葉斯估計的區別
似然函式： 樣本資料的分佈和在引數為
下的概率分佈的相似程度
極大似然估計：只要求出符合樣本資料分佈的最優引數即可，不需要考慮先驗。
貝葉斯估計
MAP（最大後驗估計）
相關推薦
機器學習筆記（一）：極大似然估計與貝葉斯估計的區別
似然函式： 樣本資料的分佈和在引數為下的概率分佈的相似程度 極大似然估計：只要求出符合樣本資料分佈的最優引數即可，不需要考慮先驗。 貝葉斯估計 MAP（最大後驗估計）
機器學習筆記（一）：最小二乘法和梯度下降
一、最小二乘法 1.一元線性擬合的最小二乘法 先選取最為簡單的一元線性函式擬合助於我們理解最小二乘法的原理。 要讓一條直接最好的擬合紅色的資料點，那麼我們希望每個點到直線的殘差都最小。 設擬合直線為
Java虛擬機器學習筆記（一）：記憶體區域與HotSpot虛擬機器物件探祕
執行時資料區域 Java虛擬機器在執行Java程式的過程中會把它所管理的記憶體劃分為若干個不同的資料區域。這些區域都有各自的用途，以及建立和銷燬的時間，有的區域隨著虛擬機器程序的啟動而存在，有些區域則依賴使用者執行緒的啟動和結束而建立和銷燬。根據《Java虛擬機
機器學習筆記（一）：關於隱含馬爾科夫模型
這篇文章是我在看完吳軍老師的數學之美一書中關於隱馬爾科夫模型之後所寫，旨在記錄一下自己對隱馬爾科夫模型的認識， 隱馬爾科夫模型我在很早之前就有所接觸，在學習語音識別的時候，會涉及到隱馬爾科夫模型，當時是完全不懂，現在雖然還是一知半解，因為沒有再次去使用，接下來的主攻方向是機器視覺，對隱馬爾可
機器學習筆記（一）：梯度下降演算法，隨機梯度下降，正規方程
一、符號解釋 M 訓練樣本的數量 x 輸入變數，又稱特徵 y 輸出變數，又稱目標 (x, y) 訓練樣本，對應監督學習的輸入和輸出 表示第i組的x 表示第i組的y h(x)表示對應演算法的函式 是
隱馬爾可夫模型學習筆記（一）：前後向演算法介紹與推導
學習隱馬爾可夫模型（HMM），主要就是學習三個問題：概率計算問題，學習問題和預測問題。概率計算問題主要是講前向演算法和後向演算法，這兩個演算法可以說是隱馬爾可夫的重中之重，接下來會依次介紹以下內容。 隱馬爾可夫模型介紹 模型的假設 直接計演算法，前向演算法，後向演
機器學習筆記（四）——最大似然估計
一、最大似然估計的基本思想 最大似然估計的基本思想是：從樣本中隨機抽取n個樣本，而模型的引數估計量使得抽取的這n個樣本的觀測值的概率最大。最大似然估計是一個統計方法，它用來求一個樣本集的概率密度函式的引數。 二、似然估計 在講最小二乘法的時候，我們的例
《機器學習》學習筆記（一）：線性回歸、邏輯回歸
ros XA andrew ID learn 給定 編程練習 size func 《機器學習》學習筆記（一）：線性回歸、邏輯回歸 本筆記主要記錄學習《機器學習》的總結體會。如有理解不到位的地方，歡迎大家指出，我會努力改正。 在學習《機器學習》時，我主要是
Python3《機器學習實戰》學習筆記（一）：k-近鄰演算法
**轉載：**http://blog.csdn.net/c406495762執行平臺： WindowsPython版本： Python3.xIDE： Sublime text3 他的個人網站：http://cuijiahua.com 文章目錄
機器學習筆記（九）：Tensorflow 實戰一 （Tensorflow入門）
1 - TsensorFlow計算模型 ——計算圖 1.1- 計算圖的概念 計算圖是TensorFlow中最基本的一個概念，TensorFlow中的所有計算都會被轉化為計算圖上的節點。 在TensorFlow中，張量可以簡單地理解為多為陣列。如果說TensorFlow的第一個詞T
《機器學習實戰》學習筆記（一）：k-近鄰演算法
k-近鄰演算法 原書中程式碼為python2中語法，python3的語法參考連結：https://blog.csdn.net/c406495762/article/details/75172850 給出k-近鄰演算法的完整程式碼（海倫相親程式） import numpy a
python3.5《機器學習實戰》學習筆記（一）：k近鄰演算法
轉載請註明作者和出處：http://blog.csdn.net/u013829973 系統版本：window 7 （64bit） python版本：python 3.5 IDE：Spyder （一個比較方便的辦法是安裝anaconda，那麼Spyder和
Python3《機器學習實戰》學習筆記（一）：k-近鄰演算法(史詩級乾貨長文)
#一 簡單k-近鄰演算法 本文將從k-鄰近演算法的思想開始講起，使用python3一步一步編寫程式碼進行實戰訓練。並且，我也提供了相應的資料集，對程式碼進行了詳細的註釋。除此之外，本文也對sklearn實現k-鄰近演算法的方法進行了講解。實戰例項：
《機器學習》學習筆記（一）：線性迴歸、邏輯迴歸
本筆記主要記錄學習《機器學習》的總結體會。如有理解不到位的地方，歡迎大家指出，我會努力改正。 在學習《機器學習》時，我主要是通過Andrew Ng教授在mooc上提供的《Machine Learning》課程，不得不說Andrew Ng老師在講授這門課程時，
HLSL學習筆記（一）：基礎
pad ddx 做了 cto har 分割 with 圖形 content http://www.cnblogs.com/rainstorm/archive/2013/05/04/3057444.html 前言 五一在家無事，於是學習了一下HLSL，基於XAN4.0的。學習
EF6 學習筆記（一）：Code First 方式生成數據庫及初始化數據庫實際操作
view sqlserver 4.5 xpl 安裝 右鍵 ef6 字符串 ref 參考原文地址： https://docs.microsoft.com/en-us/aspnet/mvc/overview/getting-started/getting-started-wit
Servlet學習筆記（一）：生命周期
磁盤 停止 生命 第一個 每一個 clas 瀏覽器 doget des 一、Servlet 生命周期： Servlet 生命周期可被定義為從創建直到毀滅的整個過程。以下是 Servlet 遵循的過程：初始化——響應請求——終止——回收 Servlet 通過調用 in
JSP學習筆記（一）：JSP語法和指令
沒有 文件的 encoding 引入 2.0 .cn name blog .get 一、語法 1、腳本程序的語法格式： 腳本程序可以包含任意量的Java語句、變量、方法或表達式，只要它們在腳本語言中是有效的。 <% 代碼片段 %> 2、中文編碼問題
C#可擴展編程之MEF學習筆記（一）：MEF簡介及簡單的Demo（轉）
com ring this exec hosting code .cn 引用 展開 在文章開始之前，首先簡單介紹一下什麽是MEF，MEF,全稱Managed Extensibility Framework（托管可擴展框架）。單從名字我們不難發現：MEF是專門致力於解決擴展性
機器學習筆記（一）
get 實現 mach 理論 怎樣 算法 分類 AI 結構 1、基礎概念 什麽是機器學習? 機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的