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机器学习 第4页

思考–统计学习方法概论 

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1.从贝叶斯先验,优化等各个方面比较L0、L1、L2范数的联系与区别。 在本书中,提及:模型选择的典型方法是正则化。正则化符合奥卡姆剃刀原理。奥卡姆剃刀原理应用于模型选择时变为以下想法:在所有可能选择的模型中,能够很好地解释已知数据并且十分...

机器学习-首

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机器学习简介 机器学习 (Machine Learning) 是近 20 多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。简而言之,机器学习是通过学习老知识(训练样本),得出自己的认知(模型),去...

电脑是如何下棋的-openSL

电脑是如何下棋的

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概念解释:围棋 围棋盘由19条横线和19条竖线组成,共有19×19=361个交叉点。此外,也有13×13、9×9的小棋盘。围棋子分为黑白两色,对弈双方各执一种颜色的棋子,轮流将一枚棋子下在交叉点上。终局时,占领(围起)的“地盘”(即其中的交...

词条:蒙特卡洛方法-openSL

词条:蒙特卡洛方法

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对多自由度系统数值的随机模拟计算方法。蒙特卡罗为摩纳哥的城市,以赌博著名。此方法的名称,首先由数学家J.Von诺伊曼引用的。蒙特卡罗方法的基本概念是由计算机产生随机数列,然后根据所要模拟的物理过程,将随机数列变换成满足该物理概率分布的随机数...