原创 ML-樸素貝葉斯-先驗分佈/後驗分佈/似然估計
文章目錄引言問題樸素貝葉斯介紹（最新更新2018.02.22）樸素在哪裏？1. 數據樣本獨立同分布2. 特徵條件獨立性假設參考1（最新更新2019-02-26）聯合概率分佈面試樸素貝葉斯的參數估計極大似然估計貝葉斯估計知識點補充獨
2020-06-27 11:20:48
原创 DL-深度學習基礎
目錄 過擬合與欠擬合 降低過擬合風險的方法 降低欠擬合風險的方法 過擬合與欠擬合 欠擬合指模型不能在訓練集上獲得足夠低的訓練誤差 過擬合指模型的訓練誤差與測試誤差（泛化誤差）之間差距過大 反應在評價指標上，就是模型在訓練集上表現良好，但
2020-06-27 10:24:35
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原创 TF-1
https://www.zhihu.com/question/54513728 name_scope, variable_scope等如何理解 交叉熵 tensorflow-損失函數詳解 交叉熵刻畫的是兩個概率分佈之間的距離，是分類問題中
2020-06-27 10:24:35
原创 課程-計算機語言學
驗證集與早停止 把標註數據分成三部分 訓練集 training set 測試集 test set 驗證集 validation set 訓練時，監控驗證集錯誤率 在驗證集錯誤率上升時，提前終止訓練，在模型過擬合之前終止訓練過程 用測試集上
2020-06-27 10:24:35
原创 hdu 空心三角形（輸入、輸出格式的問題）
Problem Description 把一個字符三角形掏空，就能節省材料成本，減輕重量，但關鍵是爲了追求另一種視覺效果。在設計的過程中，需要給出各種花紋的材料和大小尺寸的三角形樣板，通過電腦臨時做出來，以便看看效果。 Input每行
2020-06-27 10:24:35
原创 ML-邏輯迴歸-Softmax-交叉熵（小航）
在分類問題中， 交叉熵的本質就是【對數】似然函數的最大化 邏輯迴歸的損失函數的本質就是【對數】似然函數的最大化 最大似然估計講解： https://www.jianshu.com/p/191c029ad369 參考統計學習方法筆記 P7
2020-06-27 10:24:25
原创 ML-數據分析模板
文章目錄機器學習-數據分析模板ObjectiveData Set Information:Attribute Information:INPUT單特徵與缺失值展示Feature Cleaning, Engineering標籤轉換單
2020-06-27 10:24:24
原创 acm 考試排名（比較麻煩）
考試排名 另一種 解法，比較麻煩，他是先把所有輸入全都輸入到變量裏，然後再分析變量，把字符串拆分、把字符串轉化稱整數，然後再比較 #include <stdio.h> #include <algorithm> #include
2020-02-21 19:55:10
原创 hdu 考試排名(比較簡單)
考試排名http://www.acmerblog.com/hdu-2093-3235.html 問題描述 :C++編程考試使用的實時提交系統，具有即時獲得成績排名的特點。它的功能是怎麼實現的呢？ 我們做好了題目的解答，提交之後，要麼“AC
2020-02-21 19:55:10
原创 2017-7-11北京_運行ssm框架項目前的準備
JDK 8 Tomcat 8 Maven 最新的 配環境變量 Git IDEA 安裝 陪環境：編碼（UTF-8），快捷方式，
2020-02-21 19:55:10
原创 ML-熵、條件熵、信息增益
通俗理解條件熵 特徵選擇之信息增益法（必看！系統介紹了熵、條件熵、信息增益的概念及推導） 條件熵的計算（必看！知乎前三個回答都看一下，有關於熵、條件熵、信息增益的實踐） 我通過例子一步一步講解這個概念。 在決策樹算法的學習過程中，信息
2019-03-30 20:21:02
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原创 ML-樸素貝葉斯
參考《西瓜書》P151 以前對貝葉斯參數的計算過程不是很清楚，在西瓜書裏講的很詳細，原來可以把X屬性分爲離散型與連續型，離散型的話可以直接按照頻率計算，連續型的話，要用極大似然估計，首先假設概率密度函數滿足一個分佈，比如正態分佈，然後
2019-03-20 20:23:56
原创 Java-常見數據結構
HashMap Java map 詳解 - 用法、遍歷、排序、常用API等 HashMap設計原理、HashMap的數據結構、HashMap源碼實現 1、在HashMap原理介紹中，有put的源碼，可以看到 ，put()方法中，如果key
2019-03-19 20:28:38