DM&ML
DM_ML NOTES
ML_TEST
cards
比较检验
步长选择
采样方法（蒙特卡洛方法）
层次聚类
查准率，查重率与F1
超平面参数的放缩
存在问题
错误率与精度
单隐层链式求导
得到参数的极大似然估计
对数几率回归
对数似然
多滤波器（卷积核）情形
多元线性回归
反向传播如何实现？
反向传播如何实现？数学原理？
构造哈希树
广义线性回归
过采样和欠采样
好而不同
核函数
划分选择
划分样本空间的超平面线性方程描述
混合属性距离
机器学习分类
机器学习算法分类
基本流程
基本形式
激活函数
激活函数的梯度
极大似然估计
集成学习
接受拒绝采样
解出a后怎么解w和b？
矩阵求导
距离的基本性质
距离度量
卷积神经网络
均方误差
拉普拉斯修正
连乘导致的属性抹去问题
留出法
密度聚类
闵可夫斯基距离
逆变换采样
判别式模型
评估方法
朴素贝叶斯分类器
浅层学习的局限
缺失值处理
任务
软间隔
软间隔KKT条件
弱对偶，强对偶
深度学习诞生
深度学习和浅层学习的区别
深度学习减少参数的方法
神经网络
神经元模型
生成关联规则的剪枝原理
生成式模型
属性独立性假设
数据类型
随机森林
损失函数
特征表示的粒度
梯度下降
梯度消失，梯度爆炸
万有逼近性
未命名
未命名 1
未命名 2
未命名 3
未命名 4
误差与拟合
先验概率 后验概率
线性回归
线性模型
线性判别分析
相似度度量
相似度度量习题
小批量更新
协方差
协方差矩阵
性能度量
样本点到超平面的距离
一元线性回归
预防过拟合
原型聚类
约束转换
早停
怎么确定(d+l+1)q + l个参数？
正则化
支持度计算
支持向量机
重要性采样
转换后要解决的问题
自助法
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AGNES
ANN_BP homework
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生成式模型

贝叶斯主义学派

  • 先对建模，再由此得到后验概率

  • 基于贝叶斯定理，可以进一步写为

  • :先验概率

  • :样本x相对与类标记c的类条件概率，或称为似然

  • 对于给定样本x和目标，证据因子与目标无关

    • 因此估计的问题就转化为如何基于训练数据D来估计

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