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北大老师手推机器学习公式20讲

2020-12-18

来源:

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伯努利分布:

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方差和期望:

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伯努利定律:

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多项式分布:每个x 对应自己的p

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贝塔分布的ab超参意味着我们不知道 会有几次成功 几次失败。在所有可能下的概率即先验概率:

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n充分大时泊松分布近似于正态分布

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统计整个文案中的词频:

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决策树:

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分类问题 完全可以当作回归数值来考虑

最小二乘法:

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xgboost eta 衰减因子默认为1 silent 是否生成过程日志 n_round 10棵树 objective 二分类问题 watchlist 放训练数据和测试数据

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通过坐标轴下降法来训练lasso(coordinate descent)

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kkt即多条件约束满足:

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假设朝两个分支运行:

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混合高斯模型:

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判别模型和生成模型的区别:

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降维有利于去噪 减小存储

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