02 机器学习相关数学基础

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1)概率论与贝叶斯先验

 本福特定律:又称第一数字定律,是指在实际生活得出的一组数据中,以1为首出现的概率约为总数的三成;是直观现象1/9的三倍。

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贝叶斯公式:给定某系统的若干样本X,计算该系统的参数。-28:13

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分布-32:56

两点分布 0-1分布 -33:02

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二项分布 -34:46

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泊松分布-44:45

在实际实例中,当一个随机事件,以固定的平均速度显示速率λ(或称密度)随机且独立地出现时,那么这个时间在单位时间(面积或体积)内出现的次数或个数就近似地服从泊松分

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均匀分布 -47:37

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指数分布 -48:30

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指数分布的无记忆性 -50:31

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正态分布 -53:20

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 总结 -60:50

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Beta分布-61:45

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 事件的独立性 -95:20

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 方差 -103:22

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Pearson相关系数 -117:06

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 切比雪夫不等式 -137:51

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大数定律 -138:28

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伯努利定理 -142:56

中心极限定理 -143:41

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 2)矩阵和线性代数

 

 

 

 

以上是关于02 机器学习相关数学基础的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

水很深的深度学习-Task02机器学习基础

《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(41-60)

《自然语言处理实战入门》 ---- 笔试面试题:机器学习基础(41-60)

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第二次-机器学习相关数学基础