逻辑回归本质上是线性回归，只是在特征到结果的映射中加入了一层逻辑函数g(z)，即先把特征线性求和，然后使用函数g(z)作为假设函数来预测。g(z)可以将连续值映...
在一定程度上，相对熵可以度量两个随机变量的“距离”，且有D(p||q) ≠D(q||p)。另外，值得一提的是，D(p||q)是必然大于等于0的。
从基础公式解析到难点探讨，无论你数学功底如何，都可以在南瓜书里找到你想要的。 ?...关于本书 《南瓜书 Pumpkin-Book》由开源组织Datawhale发起，团队成员谢文睿、秦州牵头，针对国内机器学习经典教材--周志华老师的《机器学习》，将教材中难以理解的公式做了解析，对跳跃性较大的公式做了推导...，帮助大家解决机器学习中的数学难题。...南瓜书不但得到了学习者的认可，还受到业内专家的好评，以及机器之心、新智元、爱可可老师等众多平台推荐，并且有幸得到西瓜书作者--周志华教授本人的分享。 ?...南瓜书的最佳使用方法是以西瓜书为主线，遇到自己推导不出来或者看不懂的公式时再来查阅南瓜书； 对于初学机器学习的小白，西瓜书第1章和第2章的公式强烈不建议深究； 超纲的数学知识以附录和参考文献的形式给出；
阅读原文下载pdf https://pan.baidu.com/s/1hsE6JFe
在机器学习中会经常用到求导数相关的许多求导公式，比如在梯度下降中就经常用到，其中最常用的就是一下几个： image.png 第一个是对幂函数的求导。...一、全局误差函数 了解为什么使用“梯度下降法”去求最小值，必须先知道机器学习求得模型的方式。...得到一个所有真实值与拟合值误差的平方函数，将其定义为“全局性误差函数”loss image.png 机器学习的目的就是拟合出一个可以准确描述这组数据的模型。...按照上面的公式来看，如果令“Loss=0”，也就是令所有真实值与拟合值误差的平方为零，就等于说这个模型是可以准确描述真实世界数据的。而让Loss为零时的w与b，就是描述这个模型的参数。...梯度下降是机器学习中用来求最小值的算法，它被广泛应用于像逻辑回归、线性回归和神经网络的模型中。
在写AI/机器学习相关的论文或者博客的时候经常需要用到LaTex的公式，然而作为资深“伸手党”的我在网上搜索的时候，居然没有找到相关现成资源@-@ 那么，我就把自己经常会遇到的公式整理如下，以NLP和一些通用指标函数为主
求导公式在机器学习的梯度下降中经常使用，因为梯度就意味着要求导，所以将使用频率最高的几个公式罗列在下面，方便查阅。
后来也许是建模的过程和模型训练的方式和机器学习的理念比较接近，所以近年来，这个模型被归入到了机器学习的领域当中。然而，不管它属于哪个领域，整个模型的思想并没有发生变化。我们只要有所了解即可。...概率统计——期望、方差与最小二乘法 在机器学习的过程当中，模型不是直接达到最佳的，而是通过一步一步的迭代，效果逐渐提高，最终收敛不再剧烈变化。...从这个公式来看并不难计算，实际上是否真的是这么简单呢？我们试着用代码来实验一下。...原因也很简单，第一个原因是我们计算的公式当中用到了逆矩阵的操作。在之前线性代数的文章当中我们曾经说过，只有满秩矩阵才有逆矩阵。如果是奇异矩阵，那么它是没有逆矩阵的，自然这个公式也用不了了。...正是因为以上这些原因，所以通常我们并不会使用直接通过公式计算的方法来求模型的参数。 那么问题来了，如果我们不通过公式直接计算，还有其他方法求解吗？ 欢迎期待我们机器学习专题的下篇文章。
训练强化（RL-CAI）模型数据量（Prompt）： 训练数据：除训练监督（SL-CAI）模型的全部 Prompt，额外机器生成 Prompt：有害性 49 万，有效性 47.4 万。
本文主要针对xgboost的论文原文中的公式细节做了详细的推导，对建树过程进行详细分析。 对于样本个数为n特征个数为m的数据集 ? ，其中 ? 。 树的集成学习方法使用K个增量函数来预测输出： ?...从公式1中可以看出，对于最终的预测函数 ? ，其参数为一个个的函数 ? ，因为参数为函数，所以 ? 无法使用传统的优化方法在欧氏空间中进行优化，而是采用了加法模型来进行训练。...是泰勒公式的余项，是 ? 的高阶无穷小。 该公式经过变换 ? 可以得到二阶展开式： ? 对于式子： ? 可以这样分析， ? 为预测值 ? 和真实值 ? 之间的损失， ? 为常量，因此 ?
将 Bishop 大神的 PRML 称为机器学习圣经一点也不为过，该书系统地介绍了模式识别和机器学习领域内详细的概念与基础。...知乎上关于这个关于“PRML为何是机器学习的经典书籍中的经典？”的高赞回答或许会给大家一些启发： ?...https://www.zhihu.com/question/35992297/answer/67009652 PRML 对初学者确实有一定难度，如果觉得吃力可以先读一下知乎上推荐的科普性读物，掌握了机器学习的基础概念之后再进行后续的学习...知乎讨论地址： https://www.zhihu.com/question/35992297 首先我们来看一下 PRML 的主要内容： 第一章是引子，用曲线拟合让读者对机器学习有个大概理解。
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 ---- 本文转载自新智元。 ?...---- 新智元报道 来源：Github、知乎 编辑：白峰 【导读】PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作，出版于2007年。该书作者 Christpher M....Bishop 是模式识别和机器学习领域的专家，其1995年所著的“Nerual Networks for Pattern Recognition”也是模式识别、人工神经网络领域的经典著作。...将 Bishop 大神的 PRML 称为机器学习圣经一点也不为过，该书系统地介绍了模式识别和机器学习领域内详细的概念与基础。...知乎上关于这个关于“PRML为何是机器学习的经典书籍中的经典？”的高赞回答或许会给大家一些启发： ?
新智元报道 来源：Github、知乎 编辑：白峰 【新智元导读】PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作，出版于2007年。该书作者 Christpher M....Bishop 是模式识别和机器学习领域的专家，其1995年所著的“Nerual Networks for Pattern Recognition”也是模式识别、人工神经网络领域的经典著作。...将 Bishop 大神的 PRML 称为机器学习圣经一点也不为过，该书系统地介绍了模式识别和机器学习领域内详细的概念与基础。...知乎上关于这个关于“PRML为何是机器学习的经典书籍中的经典？”的高赞回答或许会给大家一些启发： ?...知乎讨论地址： https://www.zhihu.com/question/35992297 首先我们来看一下 PRML 的主要内容： 第一章是引子，用曲线拟合让读者对机器学习有个大概理解。
原告：国际商业机器（中国）有限公司深圳分公司（以下简称“IBM“） 被告：沈某某，男，汉族，1981年出生 相关案情 一、入职时间：2012年8月13日 二、工作岗位：BusinessDesignConcultant...沈某某的行为违反了招标投标的相关法律规定，违反商业道德规范及公平竞争原则，导致IBM中标结果被废标，IBM受到蒙牛集团停止业务3个月的处罚，商誉受到严重损害。...IBM提交劳动合同、解除劳动合同通知书、电子邮件（2018年5月2日）、微信聊天记录（2018年5月8日至2018年5月10日）、废标通知、调查同意表、会议纪要、回函、员工手册以及公证书用以证明上述事实...325572元； 二、驳回IBM国际商业机器（中国）有限公司深圳分公司的诉讼请求。...第三十九条第（二）项以及《中华人民共和国民事诉讼法》第一百七十条第一款第（二）项的规定，判决如下： 一、撤销广东省深圳市福田区人民法院（2019）粤0304民初34978号民事判决； 二、上诉人国际商业机器
一、理论部分（公式推导） 1.1、线性回归 矩阵最小二乘法(参考高等代数) 这部分知识可以参考： 高等代数9 7 向量到子空间的距离 最小二乘法 - 道客巴巴 https://www.doc88.com...（公式在博客里太难编辑了） 这里需要注意的是 A*A必须满秩。如果不满秩，方程组的解是一个基础解系，无穷多个解。...) b = np.matmul(data_transpose, numpy_result) self.result = np.linalg.solve(A, b) 了解公式原理...（吐槽下，这自带的公式编辑器真难用。小声bb）
如果我们需要批量求两个已知经纬度的点之间的距离, 就会用到半正矢公式，本文记录公式内容和推导过程。...简介 半正矢公式是一种根据两点的经度和纬度来确定大圆上两点之间距离的计算方法，在导航有着重要地位。...）函数： \mathrm{hav}(\theta)=\sin^2\left(\frac{\theta}{2}\right)=\frac{1-\cos(\theta)}{2} 这一步可以简单地通过半角公式推导得到...半正矢公式 对于任何球面上的两点，圆心角的半正矢值可以通过如下公式计算： \text{hav}\bigg(\frac{d}{r}\bigg)=\text{hav}(\varphi_2-\varphi...更准确的方法，应该是使用考虑地球离心率的 Vincenty 的公式或其他有关地理距离的论文所给出方法。 证明 1 已知A(φ1，λ1)，B(φ2，λ2)，地球半径R。
import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException...
一般傅里叶变换与反变换的公式是成对儿给出的。...为什么我看了一些教程，公式都有区别，最重要的是e的指数项目究竟有没有2. 傅立叶定律是传热学中的一个基本定律，可以用来计算热量的传导量。...在逆变换中，原本的 F(nw)，被推广. 1、傅里叶变换公式e79fa5e98193e4b893e5b19e31333431356666 公式描述：公式中F(ω)为f(t)的像函数，f(t)为F(ω)的像原函数...根据欧拉公式，cosω0t=[exp(jω0t)+exp(-jω0t)]/2。...我明白是欧拉公式；但再下一步那个16怎么得出来。
机器之心报道 机器之心编辑部 Hugging Face 基于 300 亿参数的开源模型构建了聊天机器人 HuggingChat。...ChatGPT 的问世改变了聊天机器人领域的格局，它强大的功能令人惊叹，但 OpenAI 几乎不可能将其开源。为了追赶 ChatGPT，开源社区做了很多努力。...现在，构建了大型开源社区的 AI 初创公司 Hugging Face 宣布推出开源聊天机器人 HuggingChat。...看来，想让模型生成的回答准确、高质量，HuggingChat 等聊天机器人还有很长的路要走。 HuggingChat 现已开启线上测试，感兴趣的读者快去试试吧。
本文给出一个基于公式的排序解决方案，将指定区域内的数据按字母顺序排序。 如下图1所示，在单元格区域A2:A11中是一组未排序的数据，在单元格区域B2:B11中是已排序的数据。 ?...A$11) 与单元格B2中的公式相比，唯一的变化是ROWS函数内由1改成了7。...公式中： COUNTIF($A$2:$A$11,"<="&$A$2:$A$11) 对于该区域内的每个字符串，返回一个值数组，对应该区域内按字母顺序位于该字符串之前或等于该字符串的字符串数。...现在，将这个数组作为参数bins_array的值传递给FREQUENCY函数，将<em>公式</em>所在单元格对应行的相对行号（此处为7，由ROWS（$ 1：7）给出）作为参数data_array的值。...($1:7),COUNTIF($A$2:$A$11,"<="&$A$2:$A$11)),0)) 小结 虽然可以使用Excel的排序功能，但使用<em>公式</em>可以实时更新数据。
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