强化学习简介首先我们来说下深度学习或者机器学习这个范畴，众所周知，深度学习此类学习方式是典型的端到端的学习方式，什么是端到端呢？就是我直接给你结果，你根据输入来告诉学习中间的过程，而中间的过程一般就是矩阵参数。对比而言呢，强化学习其实一个序列决策，一听到这里第一个不同就是我们是在一个序列过程中做决策

中心极限定理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。在本节中我们来说一下中心极限定理极限定理设$X_1,...,X_n$是独立同分布的随机变量序列，序列的每一项均值是$\mu

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

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

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

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

贝叶斯分类器贝叶斯分类器的特点属性可以离散可以连续数学基础扎实，分类效率稳定对缺失值和噪声不敏感属性如果不相关（独立），效果很好，如果相关效果不低于决策树。原理设样本$\vec{x}=x_1,x_2...x_n$， 标记$y \in Y=\{ c_1, c_2,...,c_k\}$,P(X, Y)是X，Y的组合概率分布。训练集合$T=\{(\vec{x_1},y_1),(\vec{x_2,y_2)

Google的两位创始人都是斯坦福大学的博士生，他们提出的PageRank算法受到了论文影响力因子的评价启发。当一篇论文被引用的次数越多，证明这篇论文的影响力越大。正是这个想法解决了当时网页检索质量不高的问题。PageRank的计算过程最初pagerank算法是解决搜索引擎中的页面权重问题的，简而言