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关键词

统计(一)——统计概论

统计概论 本文是统计(李航)第一章的总结。 5.统计的研究 统计的研究包括统计(算创新)、统计理论(算效率及有效性)及统计应用(解决问题)三个面。 1.3 统计三要素 统计的三要素为模型、策略和算,它们关系为:统计 = 模型 + 策略 + 算。 1.3.1 模型 在监督过程中,模型是要的条件概率分布或决策函数。 1.3.3算是指模型的具体计算。统计基于训练数据集,根据策略,从假设空间中选取最优模型,然后考虑用什么计算求解最有模型。 通常采用测试误差来评价的泛化能力,但这种依赖于测试数据,但数据较少时评价结果有可能不可靠。统计试图从理论上对的泛化能力进行分析。

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纲要:

寻找适合自己的,告别低效目标 发现适合自己的。 逐渐养成整理的惯。 尝试克服拖延。 知道如何提问。 资源 目录 《之道》 《精进:如何成为一个很厉害的人》 题 发现适合自己的。 整理归纳自己的知识库。如果你是前端,整理自己的前端知识树。 改掉一个坏惯。 培养一个好惯。

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    HTML5堂:HTML5,除了我们要抛下足够的汗水之外,还需要有合适的。合理的能够事半功倍,而不合理的则事倍功半。 在此,我们几个讲师结合我们的课程,总结了八种,与大家分享,希望各位1 整体到局部,骨架到血肉 在HTML和CSS时,会涉及到网页的搭建。这个知识时,我们采用的是“由外及内”,“由整体到部分”,“由全局到细节”。 2 类比 在CSS引入式这种知识点时,我们采用了另一种。辨析,或者也可以叫做类比。 这种主要针对于区分相似的两种或多种事物。如strong与em,块元素与行元素,同步与异步。 在过程中,不能仅仅采用背理论再实践这种,也要去经历实践到理论转化的这种

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    机器是人工智能的一个分支,包括从数据中自动创建模型的算。从高层次上讲,机器有四种:监督、无监督、强化和主动机器。 由于强化和主动机器相对较新,因此此类列表有时会省略它们。由于强化和主动机器相对较新,因此此类列表有时会省略它们。你也可以把半监督添加到列表中,也不算错。 对于数值(回归)问题,损失函数通常是均误差(MSE),也可表示为均根误差(RMSE)或者均根偏差(RMSD)。这对应于数据点和模型曲线之间的欧几里得距离。 对于分类(非数值)问题,损失函数可以基于一种度量,包括ROC曲线下面积(AUC)、平均精度、精度恢复和对数损失等。 ​ 解决这一问题的一种是使用交叉验证,其中不同的折叠(数据子集)轮流作为不同训练阶段的维持集。 ​ 我提到了AUC是ROC曲线下的区域。

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    链式

    链式 链式用来提升技术深度 知识链是环环相扣的, 环环相扣的式很有讲究 第一种是自顶向下、层层关联,打通一项技术的领域分层。 第二种是由表及里、层层深入,打通一项技术的细节分层。 以 Netty 网络编程为例分层 领域分层 在这里插入图片描述 细节分层 在这里插入图片描述 链式的步骤 第一步,就是要明确一项技术的深度可以分为哪些层。 第二步就是要明确自己要到哪一层。 第三步就是要明确每一层应该怎么。 在领域分层图中,越往上越偏应用,实际工作中用得越多,越往下越偏原理(包括相关的工具和配置),实际工作中用得越少。 在细节分层图中,你需要详细地每一层。要注意的是,对于“实现源码”这一层,你不需要去掌握每一行源码,只要掌握关键源码就行了,也就是和设计原理以及设计案相关的源码。 链式优点 促使我们主动提升 采用链式,你就会意识到,使用一项技术完成了工作,并不意味着你就完全掌握了这项技术。

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    统计

    【注】笔记参考自《统计第二版》——李航。 1. 简介 统计由三要素构成,即:=模型+策略+算。 2. 模型 统计首要考虑的问题是什么样的模型。 在监督中,模型就是所有要的条件概率分布或决策函数。模型的假设空间包含所有可能的条件概率分布或决策函数。

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    《统计》笔记一 统计概论

    统计的三要素: = 模型+策略+算 统计由监督、非监督、半监督和强化等组成。 实现统计的具体步骤如下: (1)得到一个有限的训练数据集合; (2)确定包含所有可能的模型的假设空间,即模型的集合; (3)确定模型选择的准则,即的策略; (4)实现求解最优模型的算, 即的算; (5)通过选择最优模型; (6)利用的最优模型对数据进行预测或分析。 算模型的具体计算 模型评估与模型选择  训练误差与测试误差 ? 正则化与交叉验证 正则化一般形式如下: ? 第一项为经验风险,第二项为正则化项目,正则化项可取不同的形式。 标注常用的统计有:隐马尔可夫模型、条件随机场。 回归问题 回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,回归模型表示从输入变量到输出变量之间映射的函数,回归问题的等价于函数拟合。

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    《统计》笔记-统计概论-1

    统计的定义、研究对象与 监督,这是本书的主要内容 统计的三要素 模型 策略 算 模型选择 正则化 交叉验证 的泛化能力 生成模型与判别模型 监督的应用 分类问题 4.统计 统计是基于数据构建统计模型从而对数据进行预测与分析。 统计为主,特别是 监督,主要包括用于分类、标注与回归问题的。 1.3 统计三要素 统计都是由模型、策略和算构成的,即统计由 三要素 构成,可以简单地表示为 =模型+策略+算 下面论述监督中的统计三要素。 统计之间的不同,主要来自其模型、策略、算的不同。确定了模型、策略、算,统计也就确定了。这也就是将其称为统计三要素的原因。

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    编程

    总结 时间观念 比如我们上时一节课45分钟,其实人的注意力真的是很难长时间集中的,所以你可以给自己定一个区间,过了这个区间可以放松一下,个人觉得时间这个东西,要么弄个表要么弄个沙漏,手机就算了 总结(复盘) 东西,每天晚上都要记得总结,也叫查缺补漏,当时的你觉得你记住了,会了,当你回想的时候,你会发现其实你很难想起来今天你都掌握了什么。 关于复,有很多式,这个可以单独写一篇,那么这篇就到这里了,希望对你有帮助哦,加油?

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    统计-Perceptron

    \in M}{y_i}{(w.x_0+b)} 不考虑的损失函数为: L(w,b)=\sum_{x_i \in M}{y_i}{(w.x_0+b)} M是误分类点的集合 损失函数就是感知机的经验风险函数 梯度只是向量,代表下降的向 通过率来控制下降的大小 如果没有误分类点,损失函数是0 误分类点越少,总距离越小,损失函数越小 L是参数(w,b)的连续可导函数 算 原始形式 算思想 感知机的最优化问题就是求解损失函数的最小值,即: \mathop {\min \limits_{w,b}L(w,b)}=\sum_{x_i \in M}{y_i}{(w.x 感知机的算是误分类驱动的,具体采用的是随机梯度下降(stochastic gradient descent),大致过程如下: 选取任意的超平面w_0,b_0 利用梯度下降去不断地极小化目标损失函数 率0 < \eta \leq 1 ;感知机模型 f(x)=sign(\sum _{j=1}^{N}{\alpha_jy_jx_j}\bullet x+b) 其中, 1.给定初值\alpha \gets

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    多核介绍

    作者 | Walker 编辑 | 磐石 【磐创AI导读】:本文为SVM多核简介的续篇。想要更多的机器知识,欢迎大家点击上蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 SVM多核简介 通过上篇文章的,我们知道,相比于单个核函数,多核模型可以具有更高的灵活性。 多核根据不同的分类标准有不同的分类式,按照多核函数的构造和特点的不同,可以将多核大致分成三大类别:合成核、多尺度核、无限核。 (4)局部多核 针对多核在整个输入空间中对某个核都是分配相同权值的问题, 利用一种选通模型 (Gating model) 局部地选择合适核函数, 提出了一种局部多核. 对多尺度核的: 很直观的思路就是进行多尺度核的序列. 多尺度核序列合成

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    在线概述

    推荐系统算常常用到逻辑回归算,而传统的批量如 SGD 无应对大规模、高维的数据集和实时数据流。 为了解决这个问题,在线最优化算如 TG [1]、FOBOS [2]、RDA [3]、FTRL [4,5,6] 应运而生,下面将介绍、对比这些算。 SGD 对于传统的在线 SGD,有更新规则 wi+1=wi−ηg(wi,zj)w_{i+1}=w_i - \eta g(w_i, z_j) w​i+1​​=w​i​​−ηg(w​i​​,z​j​​ 然而,SGD 满足稀疏性 Simple Coefficient Rounding 简单截断。为了稀疏性,基于 GD,在每 K 次迭代,应用下面的规则,把小的 www 置 0。 otherwise} \end{cases} T​0​​(v​j​​,θ)={​0​v​j​​​​​if ∣v​j​​∣≤θ​otherwise​​ Truncated Gradient 改进了简单截断

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    C加加的

    C++重在理解其各种语言设施所代表的语义,以及C++所能表示的语义所代表的设计思想。首先从宏观上入手,你需要明白的是C++是程序设计语言的本质。 在此,我还想提出一点十分重要的概念:一门语言的最本质的东西就是其类型系统,任何语言都有自己的独特的类型系统,C++就是他的类型系统。所以首先需要彻底明白什么是数据类型这个概念。 全书对于标准程序库的介绍可谓深入浅出,而且全书都是从实际运用出发,书中例子简单却非常说明问题,加上一些图表的陈列,使其概念十分清晰,而且从手册和面看都有其存在价值。强烈推荐。 个人认为其主要价值体现在以下几个面:1,对于STL的实现关键iterator一般都使用了两种式描叙,一种比较老式的函数,一种是新的?traits技巧,这样读者可以非常清楚的知道技术的演进。 3,书中提供的测试模块对于读者来说也是非常有的一章,对于想扩展STL的,可以按照上面提供的测试自己的STL组件。缺点:装订比较粗糙,与大师之作的地位不相称。

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    统计概论

    统计包括模型的假设空间、模型选择的准则以及模型的算。 (3) 确定模型选择的准则,即的策略; (4) 实现求解最优模型的算,即的算; (5) 通过选择最优模型; 监督的模型可以是概率模型或非概率模型,由条件概率分布P(Y|X)或决策函数Y=f(X)表示,随具体而定。 如果数据充足,选择模型的一种简单是随机的将数据集分成三部分,分别为训练集、验证集和测试集,训练集用来训练模型,验证集用于模型的选择,而测试集用于最终对的评估。 回归最常用的损失函数时平损失函数,在此情况下,回归问题可以用著名的最小二乘求解。 ----

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    强化小结

    花了一天时间大致了解了强化一些经典算,总结成如下笔记。笔记中出现不少流程图,不是我自己画的都标了出处。 铺垫 1. Bellman程 在介绍强化之前先介绍一个比较重要的概念,就是Bellman程,该程表示动作价值函数,即在某一个状态下,计算出每种动作所对应的value(或者说预期的reward)。 深度如何和强化结合? 因此,一个很直接的想就是把样本先存起来,然后随机采样如何?这就是Experience Replay的意思。按照脑科的观点,人的大脑也具有这样的机制,就是在回忆中。 也就是在DQN中增强Q-Learning算和深度的SGD训练是同步进行的!通过Q-Learning获取无限量的训练样本,然后对神经网络进行训练。样本的获取关键是计算y,也就是标签。 <!

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    强化小结

    花了一天时间大致了解了强化一些经典算,总结成如下笔记。笔记中出现不少流程图,不是我自己画的都标了出处。 铺垫 1. 因此,Q-learning虽然具有到全局最优的能力,但是其收敛慢;而Sarsa虽然效果不如Q-learning,但是其收敛快,直观简单。因此,对于不同的问题,我们需要有所斟酌。 深度如何和强化结合? 因此,一个很直接的想就是把样本先存起来,然后随机采样如何?这就是Experience Replay的意思。按照脑科的观点,人的大脑也具有这样的机制,就是在回忆中。 也就是在DQN中增强Q-Learning算和深度的SGD训练是同步进行的!通过Q-Learning获取无限量的训练样本,然后对神经网络进行训练。样本的获取关键是计算y,也就是标签。 ?

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    《统计》笔记

    1:统计概论 1.1:统计特点,统计是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型进行数据分析和预测的一门科。 4:统计 统计是基于数据构建统计技术从而对数据进行预测和分步。统计是由监督,非监督,半监督和强化等组成,统计的三要素简称为:模型,策略,算。 即的算 5:通过选择最优模型 6:利用的最优模型对新数据进行预测和分析 5:统计的研究 统计研究一般包括统计,统计理论,以及统计应用三个面。 统计旨在开发新的;统计理论在研究于探求统计的有效性与效率,以及统计的基本理论问题;统计应用的研究主要考虑将统计应用于实际问题中,解决实际问题。 6:统计的重要性 1:统计是处理海量数据的有效 2:统计是计算机智能化的有效手段 3:统计是计算机科发展的一个重要组成部分

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    统计 Python 库

    仓库名为 slmethod, 统计(Statistical Learning Method)的简写 Public 公开仓库 勾选 Initialize this repository with 虽然我们的示例包没有任何依赖关系,但在使用 TestPyPI 时避免安装依赖项是一种很好的做。 您可以通过导入模块并引用先前 name 放置的属性来测试它是否已正确安装 __init__.py。

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    统计:概述

    这个系列是对李航写的《统计》的一个读书笔记。统计是我在机器领域的入门书籍。比起别的书这本相对简单一些。非常感谢李航的这本好书,把我带入了机器这个领域。 这就牵扯到一些概率统计面的知识了。统计要求读者有一定的概率思想。 那么统计指的是什么呢?这里所说的统计,不单单指某一个模型、某一个。 这里的指的是一个机器解决。 对于统计李航先生有个很精炼的描述: =模型+策略+算 等式右边就是统计三要素。 可以说这直接就把统计抽象化了(有朝一日如果写个面向对象的统计包的话,可以考虑这个结构)。 模型 我们反复提到模型,模型到底是什么呢?

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