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02 分类问题
分类 为什么不能直接用线性回归?-多分类不适用,penalize samples that are too correct 目标是接近1,但可能远大于1,影响了最优分类面的确定 概率生成式模型 分类问
03 反向传播
反向传播 高效求解深度神经网络中的梯度下降 notations 假设模型的输出层是一个向量$(a^l_1,a^l_2,...a^l_n)$,$l$表示层数,a表示经过激活函数$\sigma$后了,经过
04 DL经验
Tips for Deep Learning 1 训练好网络后,先检验train set上的performance,再检验test set上的performance。 2 不要总是归因于overfit
9 统计基础
充分统计量 定义:对于一个分布族${P_\theta: \theta \in |\Theta}$,样本$x_1,...,x_n$。如果统计量$t$可以让分布$F(x_1,...,x_n|t)$与$\t
10 估计与检验
估计 点估计 频率替换与矩估计 这个很简单,就是用$\sum_i x_i^k$来估计k阶矩,然后期望和方差可以用矩来表示。从而计算。 问题是没有利用分布信息。 MLE 利用似然函数(联合概率关于参数的
00 矩阵求导
矩阵求导 main idea 函数的输出如果不是标量,那么求导就是对他的每一个输出分别求,于是问题退化成了输出是标量
4 Hermit 二次型
Hermit 二次型 Hermit矩阵 对于复数变量$X$ $f(X)=X^HAX=\sum a_{ij}\bar{x_i} x_j$ 可以证明$f\in R \Leftrightarrow A^H=
5 矩阵函数
矩阵函数 范数 定义与例子 考虑$V$在数域$F$上的向量空间,定义$V$上的函数$v$,满足: $\forall \theta \ne \alpha, v(\alpha) > 0$ $\forall
6 广义逆
## motivation 不是方阵、不满秩,还不能求逆了? ## definition A和G是复数域矩阵(不一定方,但G的形状和A转置一样),如果满足下面4条件,则$G$是$A$的广义逆矩阵。
7 矩阵分解
## 满秩分解 详见00basic ## 满秩矩阵的QR分解 ### 理论 首先待分解矩阵$A$是一个满秩矩阵,所以他的列向量组$[\alpha_1, ..., \alpha_n]$是线性无关的
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