一、概率密度估计 概率密度估计，简单说就是从离散的数据中估计出连续的概率密度函数。这里的离散数据即收集到的样本，它们来自的类别可能拥有某种统计学...
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机器学习-概率密度估计及Meanshift算法 -
机器学习-Adaboost实现人脸检测,Viola-Jones目标检测Adaboost Boosting 指的是通过结合一些精度较低的弱学习器来获得较高精度的方法，弱学习器指的是表现比随即猜测稍微好一些的学习器。 ...
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机器学习与深度学习从入门到入土
整理了一下文章的连接，方便自己看。 机器学习系列 机器学习的概率论基础[https://www.jianshu.com/p/4081feff20...
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机器学习-概率论基础
机器学习中常见的概率论定义以及概率密度估计。 1. 定义 随机变量（random variable：随机取值的变量，可以是离散的或者是连续的。 ...
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机器学习常见面试问题及答案汇总
一些常见的机器学习面试题（不定时更新）。 激活函数的作用？激活函数为神经网络提供了非线性。如果不使用激活函数，每一层的输入都相当于是上一层输入的...
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机器学习-集成方法 Bagging vs Boosting
集成方法将多个分类器组合在一起，产生比单个分类器更好的预测性能。集成模型的主要原理是，一组较弱的学习器聚集在一起形成一个较强的学习器，从而提高模...
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机器学习-聚类分析
给定一堆数据点，根据算法把他们分成几组，让每个组内的点都有相似的特性，这种方法就叫聚类。理论上来说，能分成一组的都是有相似特性的，不是一组的肯定...
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机器学习-SVM支持向量机一、简介 支持向量机(Support Vector Machine， SVM) 是一种分类器，它会产生一个二值的决策结果。支持向量机的泛化错误率...
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机器学习-贝叶斯分类和朴素贝叶斯
1. 贝叶斯准则 首先介绍一下基本概念（概率论基础就不多了）： ：d维特征向量 ：分类编号，对于二分类问题就是{0，1}或者{-1， +1} ：...
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机器学习-Logistic回归1. 后验概率与logistic函数 在贝叶斯分类中提到过后验概率，直接对后验概率建模的计算判别模型。 对于一个二分类的模型，有 因此我们可以将...
专题公告
经典机器学习算法
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