Thu Jun 18

概率论高等数学

概率论(三)

参数估计当你看数据挖掘的相关数据，虽然一遍一遍的看，但是总是不太懂，这个时候你可能需要看看数理统计的相关知识，这是个追根溯源的时代，知识体系也是一样，所以我们开始数学路程吧。点估计：依据样本估计总体分布中所含的未知参数或未知参数的函数。区间估计（置信区间的估计）：依据抽取的样本，根据一定的正确度与精

Thu Jun 18

概率论高等数学

概率论(二)

概率论与数理统计当你看数据挖掘的相关数据，虽然一遍一遍的看，但是总是不太懂，这个时候你可能需要看看数理统计的相关知识，这是个追根溯源的时代，知识体系也是一样，所以我们开始数学路程吧。本节我们要学一学经常被提到且常用的分布，算是积攒经验了，后面很多机器学习数学建模都是基于现在的本钱，所以咱们来开始学习

Thu Jun 18

概率论高等数学

概率论(一)

概率论与数理统计当你看数据挖掘的相关数据，虽然一遍一遍的看，但是总是不太懂，这个时候你可能需要看看数理统计的相关知识，这是个追根溯源的时代，知识体系也是一样，所以我们开始数学路程吧。连续随机变量在生产过程中，我经常面对的是取值是连续的概率分布，例如身高体重，而在连续随机变量中，我们的频率函数也被密度

Thu Jun 18

概率论高等数学

概率论(零)

概率论与数理统计当你看数据挖掘的相关数据，虽然一遍一遍的看，但是总是不太懂，这个时候你可能需要看看数理统计的相关知识，这是个追根溯源的时代，知识体系也是一样，所以我们开始数学路程吧。随机变量如果随机变量的取值范围是{$x_1,x_2..$},且有$\sump(x)=1$的函数p，我们称这个函数是随机

Thu Jun 18

高等数学

数学之导数大全

常用导数大全把常用的导数求法进行汇总，作为其他学习的基础。$y=C$,$y^{'}=0$$y=x^n$,$y^{'}=nx^{n-1}$$y=sinx$,$y^{'}=cosx$$y=cosx$,$y^{'}=-sinx$$y=tanx$,$y^{'}=\frac{1}{cos^2x}=sec^{2

Thu Jun 18

机器学习深度学习

机器学习之xgboost算法

xgboostxgboost可能是现在用的最多的模型了，炒的火热的深度学习解决实际业务的落地点还是比价少的，比起这种可解释模型，在工程界可能更加受追捧。xgboost的组成话说xgboost是由什么组成的呢？答案就是一堆CART树，但是有了这些CART树怎么做预测呢，难倒是投票，好吧也是一种方式，但

Thu Jun 18

机器学习

机器学习之PCA算法

数据降维数据对于算法工程师来说可以说是无限复杂的，而这个复杂我们是不可能预估的，聪明而又懒惰嗯数据科学家发明一种方法叫做降维，不管你有多少维，维就要处理20维，所以这就是数据降维的由来，本文会介绍一种非常普通且好使的数据降维的方法--PCA数据降维是机器学习下比较热门的一个话题，在数据挖掘的领域我们

Thu Jun 18

机器学习

机器学习之lda算法

思考如下问题，如果有一个数据集合不是特别容易分类，这个可能是我们的数据维度并不能描述我们的数据本身，导致我们不能将数据完全切分开，如果能经过相应的变换，让我们的数据在某个变换以后变得显而易见，那是不是我们就解决了分类问题呢？本文就将介绍这这样的一个算法。就如下图所示。LDA算法描述现在我们用白话了解

Thu Jun 18

机器学习

机器学习之KNN算法

K近邻算法K近邻算法是各种机器学习算法中最简单的一个，简单说就是计算分类对象距离已知对象的值。K近邻三要素k值选择分类决策距离度量当k=1时候，K近邻成为最近邻算法。kd树k近邻算法进行近邻搜索的时候是个问题。怎样构造一棵Kd-tree？对于Kd-tree这样一棵二叉树，我们首先需要确定怎样划分左子树和右子树，即一个K维数据是依据什么被划分到左子树或右子树的。在构造1维BST树时，一个1维数据根据

Thu Jun 18

机器学习

机器学习之支持向量积

支持向量机支持向量机，千呼万唤始出来，SVM作为远古时期最接近深度学习的算法，理论想起来比较简单，但是想要理解深刻还是需要花些周章的，这里会尽我所能给出一个比较好解释的方式。SVM应该是第一个解决线性不可分的算法，假如我没有孤陋寡闻的话，这里会介绍基本的SVM原理，高维度经过核函数转换的会提到，但是

Thu Jun 18

机器学习

机器学习之正则化

正则化正则化是结构风险最小化策略的实现，模型越复杂，正则化项越大（参数越多），所以正则化项可以采用参数向量的范数。正则化的目的是选择经验风险和复杂度同时最小的一个模型。正则化选择我们经常使用L1范数或是L2范数进行作为正则化项，甚至你还知道引入这种范数能够减低过拟合的问题，但是引入了正则化项就能防止过拟合呢？先看看这些范数都是怎么定义的。ω 是属性权重L0范数： ω 的非0元素的个数。L1范数：

Thu Jun 18

机器学习

机器学习之线性回归

线性回归线性回归被认为是很多机器学习书籍的入门模型，其实这个模型的地位并不轻，毕竟线性回归包含几乎所有机器学习方法的流程，所谓麻雀虽小，五脏俱全。下面我们就线性回归模型的一些知识。##理论数据形式对于线性回归我们面对的原始数据就是每一个维度的特征。原始数据：$$\vec{x}=(x{(1)})...

概率论(三)

概率论(二)

概率论(一)

概率论(零)

数学之导数大全

机器学习之xgboost算法

机器学习之PCA算法

机器学习之lda算法

机器学习之KNN算法

机器学习之支持向量积

机器学习之正则化

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