DaNing
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机器学习之决策树 机器学习之决策树
2020.09.08: 更新了剪枝. 决策树DT Desicion Tree决策树(Decision Tree) 是在已知各种情况发生概率的基础上, 通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率, 评价项目风险, 判断其可行性的决
2020-08-07
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机器学习之朴素贝叶斯 机器学习之朴素贝叶斯
朴素贝叶斯NB Naive Bayes朴素贝叶斯有一个非常Naive的假设: 所有特征都是相互独立的, 因此所有特征总的条件概率总是每个特征条件概率的乘积. 这个算法的核心就在于贝叶斯公式. 条件概率条件概率是贝叶斯定理的铺垫. 指的是事件
2020-08-06
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机器学习之逻辑回归与线性回归 机器学习之逻辑回归与线性回归
2020.08.22: 附加了后续的逻辑回归部分. 逻辑回归想要了解逻辑回归,必须了解线性回归. 线性回归 Logistcs Regression线性回归是监督学习中最简单的模型了, 它具有非常好的可解释性, 也有一种简洁的典雅美.
2020-08-05
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计算机网络-自顶向下 计算机网络-自顶向下
计算机网络计网复习笔记, 参考书籍为自顶向下. 计算机网络体系结构这里的概念都比较散, 大多是一些计网的基础概念和整体知识的框架. 计算机网络的功能: 数据通信 资源共享 分布式处理 提高可靠性 负载均衡 计算机网络的分类(距离分):
2020-08-04
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机器学习之特征缩放 机器学习之特征缩放
特征缩放 Feature scaling特征缩放还有另外一个名字, 叫做标准化. 标准化能够尽可能的使得模型快速收敛, 如果某个特征的方差比别的特征大几个数量级的话, 用距离度量的算法就会受到非常大的影响, 比如神经网络, SVM, 逻辑回
2020-08-03
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机器学习之模型选择 机器学习之模型选择
模型选择 Model Selection过拟合和欠拟合 Overfitting and Underfitting这个其实非常好解释, 就放在一起说了. 过拟合就像是平时做很多作业题但是却不会考试的学生, 一到考试就拉胯, 但是平时作业写得很
2020-08-02
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机器学习之损失函数 机器学习之损失函数
损失函数 Loss function损失函数是用来度量模型当前预测状况与损失目标的差距的函数. 均方误差 MSE也称为平方损失, L2损失, 均方误差(Mean Squared error). 有时候人们也直接将其开根号称为RMSE, 这样
2020-08-01
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机器学习之评估指标 机器学习之评估指标
评估指标 Metrics混淆矩阵 Confusion Matrix对于简单的二分类情况, 混淆矩阵就是如下形式: 混淆矩阵把数据和模型预测情况分为四类: 真实值是positive, 模型认为是positive的数量(True Positi
2020-07-31
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循环神经网络小结 循环神经网络小结
2020.09.07: 重写了LSTM和GRU的描述. 2020.08.22: 对部分内容进行了更新. 循环神经网络 Recurrent Neural Network面对时序型数据, 如自然语言, 乐谱, 金融数据等包含隐含的时间信息在
2020-07-30
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卷积神经网络小结 卷积神经网络小结
卷积神经网络 Convolutional Neural Network卷积神经网络是一种含有空间信息的数据表示方法. 它与普通的DNN不同, 它包含了数据的位置信息, 以保证每次看到的是数据矩阵的一个区域, 而不是单纯的矩阵某一维. 卷积神
2020-07-29
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深度神经网络小结 深度神经网络小结
2020.09.09: 叙述调整. 深度神经网络 Deep Neural Network在本文中的神经网络是指的深度神经网络 Deep Neural Network. 进入到深度学习领域后, 除去DL计算量大, 参数多的特点外, 还会发
2020-07-28
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操作系统常见问题整理 操作系统常见问题整理
操作系统操作系统问的比较多的就是进程线程的区别, 作业调度算法, 分页分段, 死锁很关键, 假脱机这部分也需要重视起来. 文中有部分算法的细节没有提到, 只是列出来名字, 需要自己补充. 当时整理的排版可能比较乱, 以后有空再整理. 计算机
2020-07-27
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