常用的机器学习&数据挖掘知识(点)答:Bayesian Formula(贝叶斯公式),L1 /L2Regularization(L1/L2正则,以及更多的,现在比较火的L2.5正则等),GD(GradientDescent 梯度下降),SGD(Stochastic Gradient Descent 随机梯度下降),Eigenvalue(特征值),Eigenvector(特征向量),QR-decomposition(QR分解),Quantile (分位数),Covariance(协方差矩阵)。Common Distribution(...
求一个数据挖掘的算法,在线等,可以追分答:设(Ω,Θ,P)为概率空间,Ai∈Θ(i=1,2,…,n)为Ω的一个有穷剖分,且P(Ai)>0 (i=1,2,…,n),则对任意B∈Θ且P(B)>0,有 P(Ai|B)= (i=1,2,…,n) 上式称为贝叶斯公式。贝叶斯定理为我们提供了一个计算假设h的后验概率的方法 P(h|D)= 分类有规则分类和非规则分类,贝叶斯分类是非规则...