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YoungGy

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最大公约数与递归
最大公约数,是两个数共有的素因数乘积。 例如: 462 = 2*3*7*11 1071=3*3*7*17 所以,最大公约数为3*7=21
用户1147754
2019-05-27
7550
ISLR线性回归笔记
对单个的predicter做是否有效(不等于0)的检验可以使用t-test,但是对整体做是否有效(至少有一个系数不等于0)则需要用F-test。
用户1147754
2019-05-27
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DASI_1_IntroToData
anecdotal evidence: 用极端的个例去判断整体的信息。例如“我叔叔每天吸三根烟身体很棒”来验证“吸烟对人体没有危害”。
用户1147754
2019-05-27
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ML基石_2_LearnAnswer2
h(x) = sign((\sum_{i=1}^n w_i x_i)-threshold) 其中,xix_i是数据xx的第ii个分量,wiw_i是不同分量的权重。
用户1147754
2019-05-26
5020
R语言包_stats::optim
optim函数包含了几种不同的算法。 算法的选择依赖于求解导数的难易程度,通常最好提供原函数的导数。
用户1147754
2019-05-26
1.8K0
R语言_方差分析
在回归分析中,通过量化的预测变量来预测量化的响应变量,建立了相应的回归模型。 同时,预测变量也不一定是量化的,还可以是名义型或者有序型变量。这种情况下,关注的重点通常在组间的差异性分析,称为方差分析(ANOVA)。
用户1147754
2019-05-26
1.4K0
ML基石_HW0
Let C(N, K) = 1 for K = 0 or K = N, and C(N, K) = C(N − 1, K) + C(N − 1, K − 1) for N ≥ 1. Prove that C(N, K) = N!/(K!(N−K)!) for N ≥ 1 and 0 ≤ K ≤ N.
用户1147754
2019-05-26
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从马尔科夫链到吉布斯采样与PageRank
马尔科夫链表示state的链式关系,下一个state只跟上一个state有关。 吉布斯采样通过采样条件概率分布得到的样本点,近似估计概率分布P(z)P(z)。PageRank通过节点间的连接,估计
用户1147754
2018-03-08
1.7K0
小论线性变换
任何一个线性变换都可以用一个矩阵A来表示。 EIG分解 特征值分解的适应情况是: 矩阵是方阵 矩阵有足够的特征向量 如果矩阵有不相同的特征值 ,那么肯定有足够的特征向量 对角矩阵本质上是每个轴上的不耦合地伸缩。 [图片] [图片] Screenshot (19).png [图片] Screenshot (20).png [图片] Screenshot (21).png [图片] Screenshot (22).png image.png image.png SVD分解 如何将不能对角化的矩阵对角化,
用户1147754
2018-01-15
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无人驾驶定位与贝叶斯滤波
该文介绍了基于贝叶斯滤波的视觉定位算法中的贝叶斯滤波器,该算法通过估计状态变量和噪声分布来实现对位置的估计。具体来说,该算法通过利用观测数据和控制信息来对状态变量进行更新和估计,从而实现对位置的更准确估计。该算法还使用了马尔科夫模型来描述状态转移过程,并利用先验分布来对模型参数进行初始化。该算法的有效性在仿真实验中得到了验证。
用户1147754
2018-01-05
1.5K0
【优化2】整数优化
本文探讨了整数优化的原理和实践,包括线性规划和混合整数规划。作者通过一个 9x9 的网格,使用 0 和 1 的位置表示数字,用 3x3 的子网格表示 3 位十进制数。利用这种表示方法,可以解决各种数学问题,包括 9x9 数独。本文还介绍了如何通过插入空格来扩展 9x9 数独,并给出了一个例子。
用户1147754
2018-01-05
1.3K0
扩展卡尔曼滤波EKF与多传感器融合
摘要总结:本文介绍了扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,简称 EKF)在多传感器融合中的应用,通过将雷达和激光雷达(Lidar)数据进行融合,以提高感知和定位的准确性。首先介绍了 EKF 的基本原理和多传感器融合的基本思路,然后详细阐述了基于 EKF 的多传感器融合实现方法,并通过一个具体的实例进行说明。
用户1147754
2018-01-05
3K0
词向量综述
词向量综述 one-hot by neighbor 基于全文档的词向量 基于window的词向量 SVD Skip-Gram 结构 输入输出 学习算法 优化角度 改进 word pair sub-sa
用户1147754
2018-01-05
1.5K0
GAN的统一架构与WGAN
原始GAN 统一架构 f divergence fenchel conjugate connect with gan 其他 WGAN 介绍 优势 weight clipping gradient pe
用户1147754
2018-01-05
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粒子滤波简介
用户1147754
2018-01-05
2.3K0
LSA概述与实例
本文介绍了自然语言处理中的LSA(隐含语义分析)算法,包括其原理、实现和应用。作者通过举例详细解释了LSA在文本挖掘、信息检索和搜索引擎等领域的应用,并指出了LSA在自然语言处理中的重要性。
用户1147754
2018-01-03
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聚类算法简述
K-MEANS 算法 K-MEANS 评估聚类结果与选择K MapReduce GMM 算法 初始化 过拟合 K-MEANS比较 LDA LDA和clustering的区别 数学基础 四种分布 共轭分
用户1147754
2018-01-03
2K0
坦克问题的频率及贝叶斯解释
在统计学理论的估计中,用不放回抽样来估计离散型均匀分布最大值问题在英语世界中是著名的德国坦克问题(German tank problem),它因在第二次世界大战中用于估计德国坦克数量而得名。本文将从频
用户1147754
2018-01-03
1.5K0
资本配置与资本定价
本文主要探讨了资本配置和资本定价方面的内容,包括资本配置的有效前沿、资本定价模型(如资本资产定价模型和证券市场线)和对冲基金在资本定价中的作用。作者通过分析资本配置和资本定价的关系,以及资本市场中的风险和收益,探讨了建立有效前沿的方法和资本资产定价模型在证券组合管理中的应用。同时,文章还探讨了资本定价模型在量化交易和对冲基金中的应用,以及如何在证券组合管理中应用这些模型。
用户1147754
2018-01-03
2.5K0
浅谈熵与贝叶斯
熵概述 熵entropy,用来描述概率分布的混乱程度,描述包含的信息量。 一般认为,越混乱的系统包含的信息量越大,反之确定的概率为1的系统不包含任何信息量。 以猜数字举例,猜1到100的一个数字,
用户1147754
2018-01-03
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