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RSS订阅转载 无偏估计
无偏估计：估计量的均值等于真实值，即具体每一次估计值可能大于真实值，也可能小于真实值，而不能总是大于或小于真实值（这就产生了系统误差）。估计量评价的标准：（1）无偏性 如上述（2）有效性 有效性是指估计量与总体参数的离散程度。如果两个估计量都是无偏的，那么离散程度较小的估计量相对而言是较为有效的。即虽然每次估计都会大于或小于真实值，但是偏离的程度都更小的估计更优。（3）一致性 又称...
2019-01-22 15:03:24
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转载 关于LSTM
https://www.cnblogs.com/hellcat/p/7182541.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral
2018-08-16 17:15:23
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转载 PCA的数学原理
PCA的数学原理2017-01-22 算法与数学之美PCA的数学原理PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。网上关于PCA的文章有很多，但是大多数只描述了PCA的分析过程，而没有讲述其中的原理。这篇文章的目的是介绍PCA的基本数学原理，...
2018-05-07 01:28:43
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转载 BPTT深度理解
本博客适合那些BP网络很熟悉的读者一 基本结构和前向传播符号解释：1. cltctl：t时刻第l层的神经元的集合，因为cltctl表示的是一层隐藏层，所以图中一个圆圈表示多个神经元。2. hlthtl：第l层在t时刻的输出。因为hlthtl是一层隐藏层的输出，所以表示的是一个向量。3. LjLj：表示的是在j时刻，网络的输出的值和目标输出值的平方差，L表示的是所有时刻的平方差的和。4. WvWv：...
2018-04-27 21:07:36
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转载 从boost到Adaboost再到GBRT-GBDT-MART
先弄明白以下三个公式：1）Boost（提升法）=加法模型（即基函数的线性组合）+前向分步算法+损失函数2）Adaboost=Boost+损失函数是指数函数（基函数可以任意）3）提升树=Boost+基函数是决策树（损失函数可以任意） 由此可以看出：1）Boost是一种算法框架，而这种框架是由加法模型和前向分步算法构成的。2）Adaboost和提升树都是Boost的子集，都是由限定了Boost中某一部...
2018-04-15 16:53:38
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转载 Bagging和Boosting 概念及区别
Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。1、Bagging (bootstrap aggregating)Bagging即套袋法，其算法过程如下：A）从原始样本集中抽...
2018-04-08 00:30:13
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转载 生成模型与判别模型
我是这样理解的：生成模型，就是生成（数据的分布）的模型；判别模型，就是判别（数据输出量）的模型；更进一步：从结果角度，两种模型都能给你 输出量（label 或 y etc.)。但，生成模型的处理过程会告诉你关于数据的一些统计信息（p(x|y) 分布 etc.），更接近于统计学；而 判别模型则是通过一系列处理得到结果，这个结果可能是概率的或不是，这个并不改变他是不是判别的。如，决策树的if then...
2018-03-29 21:32:37
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转载 如何理解TensorFlow中的batch和minibatch
hp.stuhome.net/index.php/2016/09/20/tensorflow_batch_minibatch/
2018-03-15 22:15:47
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转载 关于内积
1、内积（inner product），又称数量积（scalar product）、点积（dot product）是一种向量运算，但其结果为某一数值，并非向量。http://baike.baidu.com/view/22008.htm2、其物理意义是质点在F的作用下产生位移S，力F所做的功，W=|F||S|cosθ3、在数学里面，内积空间就是增添了一个额外的结构的向量空间。这个额外的结构叫做内积，...
2018-02-25 15:08:42
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空空如也
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