240 发简信
Powehi_
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    叶上清之宿雨
    恋人间最好的状态是什么样的？

    恋人间最好的状态大抵就是，你看你的小电影做你的面膜听你的歌，他看他的NBA撸他的游戏开他的黑。结束以后，一起出去吃个夜宵，怒搓一顿好吃的。幸福就是如此欢欢喜喜，简简单单。 0...

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    Rosenblatt感知器

    一、引言 1958年，一位心理学家Rosenblatt发明了该感知器，所以被后人取名为Rosenblatt感知器。该感知器是第一个从算法上完整描述的神经网络。Rosenbla...

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    高斯环境下感知器与贝叶斯分类器的关系

    一、引言 感知器与贝叶斯分类器之间有一定的联系。在高斯环境下，贝叶斯分类器退化成线性分类器，这一节我们研究这种联系，并深入研究感知器的运行。首先复习下贝叶斯分类器。 二、贝叶...

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    随机梯度下降

    随机梯度下降是一种简单而又高效的方法。主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如：线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面获得了很大的关注。SGD 已成...

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    支持向量机

    支持向量机可以用于分类、回归与异常点检测，它有以下优势： 1、对高维数据集十分有效。 2、当p>n时，依然有效。 3、高效利用内存。 4、不同的核函数与决策函数一一对应。 缺...

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    内核岭回归

    内核岭回归(KRR)由使用内核方法的岭回归所组成。不同的内核会导致不同的空间线性函数。对于非线性的内核，它与原始空间中的非线性函数相对应。内核岭回归与支持向量回归（SVR）的...

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    广义线性模型（二）

    一、符号说明 上篇：广义线性模型（一） - 简书 新增符号说明： 其中，当时，；当时， 误差容忍度 ：控制 二、正交匹配追踪法（OMP） OMP算法近似拟合了一个带限制的线性...

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    广义线性模型（一）

    一、说明 本章主要讲述一些用于回归的方法，如果需要使用广义线性模型进行分类，请使用Logistic回归。 二、符号说明 X: 训练集 三、普通最小二乘...

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