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《统计学习方法》读书笔记
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【第1章】 统计学习方法概论 【第2章】 感知机 【第3章】 k 近邻法 【第4章】 朴素贝叶斯法 【第5章】 决策树 【第6章】 逻辑斯谛回归与最大熵模型 【第7章】 支持向量机 【第8章】 提升方法 【第9章】 EM算法及其推广 【第10章】 隐马尔科夫模型 【第11章】 条件随机场 【第12章】 统计学习方法总结
echobingo
2018-09-26
1.4K
0
一文理解机器学习中的各种熵
机器学习
决策树
自信息公式 事件的不确定性越大(概率 pi 越小),自信息 I(pi) 越大。 比如买彩票,中彩票的自信息大,而不中彩票的自信息小。
echobingo
2018-08-09
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0
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