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模式识别课程(四)-线性分类器/线性判别函数目录 前言 概念回顾生成式模型判别式模型 线性判别函数 Fisher线性判别分析 感知机法则 总结 前言 本笔记是笔者课程学习中所做笔记(绝对原...
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模式识别课程(二)-高斯混合模型EM算法GMM实现 python
前言 EM及参数估计算法知识详解https://www.jianshu.com/p/8b00a806d883 本笔记是笔者课程学习中所做笔记(绝...
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模式识别课程(二)-参数估计：最大似然估计和贝叶斯估计目录 0. 前言 0. 基本概念 1. 最大似然估计(Maximum-Likelihood Estimation,ML) 2. 贝叶斯估计(Ba...
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模式识别课程(一):贝叶斯决策及python实现 莺尾花分类前言 贝叶斯决策是模式识别中最基础的理论，是解决模式分类的一种基本统计途径，是后续学习的基础 本文为笔者学习过程的原创笔记，转载请附本文链接及作...
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机器学习基础(三): 模型评估与选择 - 方差与偏差前言 本笔记是笔者学习西瓜书所做笔记，转载请附本文链接及作者信息。 有问题欢迎在交流区探讨学习，QQ：761322725 码字不易，好心人随手点...
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机器学习概率统计知识(1): 无偏估计与有偏估计
引言 在机器学习中经常会接触到无偏估计和有偏估计这两类概念，本文汇总了多篇博客是讲解内容，旨在深入透彻地理解这两个概念 有问题欢迎在交流区探讨学...
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机器学习基础(一)-线性回归简介 原理推导 简介 线性回归是数理统计中，利用数理统计中回归分析，来==确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系==的一种统计分析方法包括一...
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