【什么是NFL】 按照周志华老师说的通过公式的推导，我们发现总误差竟然与学习算法无关，对于任意两
原创
2022-07-18 11:34:12
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https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd文章目录SVM线性可分SVM线性不可分支持向量机约束优化问题SVM线性可分SVM借助乘子法将带约束变成无约束：线性不可分支持向量机w∗w^{*}w∗是关于数据的线性组合只有支持向量的λi\lambda_iλi才有值，其他的为0(上图漏了个Σ\SigmaΣ，但问题不大)可以看成损失函数为hinge，penalty为L2约束优化问题写成拉格朗日函数后，自动过滤了不好的x（不在约束范围内的x）
原创
2021-08-04 10:53:38
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NFL news:About NFL
The National Football League is heading into a landmark season. With no salary cap, several high-powered offenses looking even more potent heading into the 2010 season, and a
原创
2010-08-27 15:11:26
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# 机器学习算法原理推导
## 引言
机器学习是一种让计算机通过数据学习和改进自身性能的技术。从简单的线性回归到复杂的深度学习模型，这些算法的核心思想通常是找到数据中潜在的模式或结构。本文将探讨一些基础的机器学习算法的原理，并配以代码示例，以帮助读者更好地理解机器学习的运作方式。
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## 机器学习的基本概念
机器学习的基本流程通常包括以下几个步骤：
1. **数据收集**：获取相
数字化浪潮正冲击着每一家企业。大数据、云计算、社交媒体和移动互联等技术日臻成熟，智能机器、物联网、3D打印、AR/VR和区块链等技术也逐渐兴起，这些新兴技术正在深刻地改变各行各业的业务模式，涉及企业的方方面面，包括营销、研发、供应链、制造和服务等诸多领域。企业必须进行数字化转型，否则将难以在竞争日益激烈的市场上立足。企业的IT部门需要支持甚至引领企业的数字化转型。但CIO们却发现传统的IT模式无法
# 机器学习生成模型的推导
作为一名经验丰富的开发者，我将为你介绍机器学习生成模型的推导过程。机器学习生成模型是一种统计模型，它描述了给定输入数据如何生成输出数据的概率分布。通过学习这个概率分布，我们可以预测新的输入数据的输出结果。
## 基本步骤
以下是实现机器学习生成模型的推导过程的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 确定模型类型 |
| 2 |
原创
2023-10-07 03:48:31
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机器学习中回归是同学们在学习过程中重要的一环。无论是面试还是实际应用都会经常用到。很多人都会使用线性回归，那么有多少人知道线性回归是怎么来的呢？如果想让自己在机器学习的方向上更有价值，数学方面的推导必不可少。今天就给大家讲解下回归中比较重要的线性回归的数学推导。老师...
原创
2021-09-28 17:43:42
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LightGBM上文中我们了解了一下XGBoost的原理，本文再来了解一下GBDT的另一个进化算法LightGBM，从原理上来说它和GBDT及X
原创
2023-03-03 01:34:11
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If past trends are any indicators to the present success of a team than NFL bettors should stay away from Kansas City in this contest. The Chiefs are 0-7 ATS in week 2 of the pre-season the past 7 years and are also 7-1 to the under in that same situation. That equates to a team simply not being able to score at all. With new coordinators on both sides of the ball, Kansas City should still be working out the numerous kinks they have running their plays.
They do have the chance to become more ef
原创
2010-08-25 22:54:34
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因为这篇文章写得时候我特别菜，还不会，而且表述中又不少不是很明确的地方，大家可以看余弦定理的证明及其应用 改进版以追求更好的阅读体验qwq余弦定理余弦定理，顾名思义，与余弦函数cos有关，具体的是这样的 对于任意一个三角形ABC，有如下结论a2=b2+c2-2bc·cosA b2=a2+c2-2ac·cosB c2=a2+b2-2ab·cosC为什么呢？余弦定理的证明在上面那张图中其实大家就能看到
机器学习常用算法总结11.LR原理损失函数思路：2.svm原理损失函数思路升级核函数松弛变量3.PCA思路4. LDA原理损失函数思路5.决策树6.K-means思路7.KNN思路8. 朴素贝叶斯9. 集成学习 1.LRLR：逻辑回归，对数据进行二分原理逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降来求解参数，来达到将数据二分类的目的。损失函数思路：(1) () = si
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2023-09-10 18:26:08
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机器学习是一个有难度但是未来充满可能性的发展方向，接下来我会介绍一下基本的机器学习算法，并说一下博主自己的感受。 文章目录机器学习算法（朴素贝叶斯）（Longistic Regression）（线性回归）（KNN）（决策树）(Adaboosting)(人工神经网络)（K-Meams聚类)博主自己的感受 前言机器学习算法太多了，分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等，要想找到一个合适算法真的不容易
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2023-11-03 07:05:12
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把概率引入机器学习中是一件很自然的事情。 注解： 1.X是数据:N个数据，每个数据的纬度是p维。 2.概率模型的解释和例子： 下图的来源：What is a statistical model? - YouTube 注解： 1.频率派认为：参数θ是未知的常量，数据是随机变量。 2.提倡用极大似然估计 ...
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2021-10-19 11:20:00
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周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述，但是这对那些想深究公式推导细节的读者来说可能“不太友好”，本书旨在对西瓜书里比较难理解的公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。 读
原创
2023-06-23 10:34:31
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把概率引入机器学习中是一件很自然的事情。 注解： 1.X是数据:N个数据，每个数据的纬度是p维。 2.概率模型的解释和例子： 下图的来源：What is a statistical model? - YouTube 注解： 1.频率派认为：参数θ是未知的常量，数据是随机变量。 2.提倡用极大似然估计 ...
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2021-10-19 11:20:00
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【机器学习】【白板推导系列】【合集 1～23】_哔哩哔哩_bilibili 知识点： 1.高斯分布。 2.用极大似然估计估计高斯分布中的参数均值μ，和方差Σ。 ...
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2021-10-19 13:10:00
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【机器学习】【白板推导系列】【合集 1～23】_哔哩哔哩_bilibili E:EM算法。 回归分析，分类，神经网络，核方法，稀疏？，概率图模型，混合模型、近似算法、3纬采样，连续性随机变量，顺序数据，组合模型。 大的总结： ...
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2021-10-19 09:13:00
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注解： 1.统计学习指的是：统计机器学习。 2.深度神经网络中的深度值得是神经网络的层数超过3层。 3.PGM:概率图模型。 4.deep learning的概念更倾向于deep neural network. ...
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2021-10-19 13:28:00
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