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机器学习算法
Erick_Lv
创建于2021-09-21
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创建于2021-09-21
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统计学习方法--朴素贝叶斯法
概率论基础 互相独立事件的联合概率 假设事件集合 A = {A_1, A_2, \cdots, A_n},各个子事件相互独立,那么所有事件同时发生的概率是: $$ P(A_nA_{n-1}\cdots
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本文主要描述了KNN算法的基本思想,一般实现方式,以及底层的索引结构的参考。底层的KD-Tree结构本身较为复杂,直接给出了参考链接
统计学习方法--线性感知机
线性感知机算法。本文主要记录了线性感知算法的定义&求解方式。求解方式部分主要介绍了梯度下降的模式,对偶形式的暂时留空,后期补充
协同过滤 & 矩阵分解
简介 本章主要介绍深度学习出现之前的几种经典算法,包括协同、矩阵分解和Logistic Regression等。这些类别的算法,在深度学习出来之前有着广泛的应用。而且,对于一般数据集的情况,这类方式也