文件名称：Lecture-notes-for-Machine-Learning:Lecture notes for Machine Learning (机器学习讲义)
文件大小：25.26MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-08-13 12:22:34
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Lecture notes for Machine Learning (机器学习讲义) Python 3.5 主要内容 , 定义； 方向； 模； 性质； 应用； , 一元高斯分布； 多元高斯分布； 多元独立标准高斯分布； 一般多元高斯分布； 几何解释； 高斯分布的矩； 一元高斯分布情形； 多元高斯分布情形； 高斯分布的KL散度； 一元高斯分布情形； 多元高斯分布情形； , 定积分的换元法； 极坐标换元法； 雅可比矩阵； 雅可比行列式与通用换元法； , 模型、策略和算法； 实例：多项式曲线拟合； 正则项的意义； 测试数据集与验证数据集的引入； 模型学习的概率解释； 概率学派与贝叶斯学派； 最大似然估计与最大后验估计的引入； 高斯分布及其性质； 基于高斯分布的似然函数及最大化； 最大似然方法的局限性； 多项式曲线拟合问题的概率解释； 多项式曲线拟合问题的改进； 贝叶斯曲线拟合； 附录； 概率论
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Lecture-notes-for-Machine-Learning-master
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