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使用bca非参数方法完成的最小引导数是多少

使用BCA（Bias-Corrected Acceleration）非参数方法可以有效地减少样本量，提高估计精度，并且在处理非线性关系时具有较好的性能。BCA非参数方法的最小引导数取决于样本量、偏差和方差等因素，因此没有固定的最小引导数。

在实际应用中，BCA非参数方法通常用于处理非线性关系，例如回归分析、匹配分析等。通过使用BCA非参数方法，可以更准确地估计因变量和自变量之间的关系，并且可以更好地处理异常值和离群点。

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梯度下降（Gradient Descent GD）简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法，它利用梯度信息，通过不断迭代调整参数来寻找合适的目标值。本文将介绍它的原理和实现。

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神经网络和深度学习(吴恩达-Andrew-Ng)：一二周学习笔记

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线性回归回顾与logistic回归 | 机器学习笔记

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一文读懂神经网络（附解读&案例）

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学习笔记 | 吴恩达之神经网络和深度学习

机器学习机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说，就是计算机从数据中学习规律和模式，以应用在新数据上做预测的任务。深度学习概念深度学习指的是训练神经网络，有时候规模很大。线性回归回归函数，例如在最简单的房价预测中，我们有几套房屋的面积以及最后的价格，根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格，根据回归预测，在以房屋面积为输入x，输出为价格的坐标轴上，做一条直线最符合这几个点的函数，将它作为根据面积预测价格的根据，这条线就是

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干货 | 面向前端工程师的机器学习引导课

作者简介古映杰，携程度假研发部高级研发经理。负责前端框架和基础设施的设计、研发与维护。开源库 react-lite 作者。本文来自古映杰在“携程技术沙龙——新一代前端技术实践”上的分享。本文面向前端工程师，使用熟悉的前端技术 JavaScript，讲解机器学习里的基础概念和算法。演示可在浏览器里运行的机器学习 DEMO，包括拟合线段中心点，拟合矩形中心点，线性回归，AI玩Flappy-Bird和2048游戏，识别手写数字等效果。 1、什么是人工智能（AI）？ ---- 智能行为和现象，有不同的来源

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深入浅出人脸识别技术

在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率较高的f(x)函数，给定一张照片则可以获取到特征值，进而再归类。本文中笔者试图用通俗的语言探讨人脸识别技术，首先概述人脸识别技术，接着探讨深度学习有效的原因以及梯度下降为什么可以训练出合适的权重参数，最后描述基于CNN卷积神经网络的人脸识别。

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Conditional Adversarial Nets 详解

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深度学习优化算法入门：二、动量、RMSProp、Adam

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暑期追剧学AI | 十分钟搞定机器学习中的数学思维（二）

大数据文摘作品，转载要求见文末翻译 | 张静，大力校对 | 元元时间轴 | 弋心后期 | 郭丽（终结者字幕）后台回复“字幕组”加入我们！人工智能中的数学概念一网打尽！欢迎来到YouTube网红小哥Siraj的系列栏目“The Math of Intelligence”，本视频是该系列的第二集，讲解优化问题和常用便捷优化方法。后续系列视频大数据文摘字幕组会持续跟进，陆续汉化推出喔！全部课表详见： https://github.com/llSourcell/The_Math_of_Intell

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深度学习利器之自动微分(1)

本文和下文以 Automatic Differentiation in Machine Learning: a Survey 这篇论文为基础，逐步分析自动微分这个机器学习的基础利器。

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Wolfram 语言 13.1 版中的分数阶微积分

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神经网络是如何运用梯度下降算法进行学习

当神经网络预测结果不准确时，如何调整让网络变得准确呢？这个调整自身然后让自己预测更加准确的过程就是学习

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机器学习中必要的数学基础！

作为一门基础性学科，数学在数据科学和机器学习领域都发挥着不可或缺的作用。数学基础是理解各种算法的先决条件，也将帮助我们更深入透彻地了解算法的内在原理。所以，本文作者阐释了数据科学和机器学习为何离不开数学，并提供了统计学与概率论、多变量微积分、线性代数以及优化方法四个数学分支中需要熟悉的一些数学概念。

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第十一篇：《机器学习之神经网络（五）》

在上一节中，我们谈到了怎样使用反向传播算法计算代价函数的导数。在本节中，我想快速地向你介绍一个细节的实现过程，怎样把你的参数从矩阵展开成向量，以便我们在高级最优化步骤中的使用需要。

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通俗理解贝叶斯优化

假设有一个函数 f(x)。其计算成本很高，它不一定是分析表达式，而且你不知道它的导数。

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梯度下降及其优化

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神经网络算法总结—ML NOTE 57

前面几个小节都讲了神经网络的一些东东，因为神经网络在机器学习中的地位实在是太重要了，所以需要单独一节把前面学到的事总结一下。

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通过在数字广告上花费更多的钱，我们能挣多少钱？这个贷款的申请人是否能偿还贷款？股市明天会发生什么？

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揭开神经网络的神秘面纱

未经训练的神经网络模型很像新生儿: 他们被创造出来的时候对世界一无所知(如果考虑到认识论理论的话)，而且只有通过接触这个世界，也就是后天的知识，才会慢慢提高它们的认知程度。算法通过数据体验世界——我们试图通过在相关数据集上训练神经网络，来提高其认知程度。衡量进度的方法是通过监测网络产生的误差。

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一文看懂各种神经网络优化算法：从梯度下降到Adam方法

王小新编译自 Medium 量子位出品 | 公众号 QbitAI 在调整模型更新权重和偏差参数的方式时，你是否考虑过哪种优化算法能使模型产生更好且更快的效果？应该用梯度下降，随机梯度下降，还是Adam方法？这篇文章介绍了不同优化算法之间的主要区别，以及如何选择最佳的优化方法。什么是优化算法？优化算法的功能，是通过改善训练方式，来最小化(或最大化)损失函数E(x)。模型内部有些参数，是用来计算测试集中目标值Y的真实值和预测值的偏差程度的，基于这些参数，就形成了损失函数E(x)。比如说，权重(W)

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第七章 Logistic 回归

蓝色：加入新的训练集后，之前拟合的线性函数，显然适用于新的数据集。但是，此时我们因为新的数据集的加入，拟合出一个新的线性函数（蓝色），此时，若还用 0.5 作为阈值，那么分类结果就不那么理想了。

05

微积分、线性代数、概率论，这里有份超详细的ML数学路线图

机器学习算法背后的数学知识你了解吗？在构建模型的过程中，如果想超越其基准性能，那么熟悉基本细节可能会大有帮助，尤其是在想要打破 SOTA 性能时，尤其如此。

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