机器学习(IV)--监督学习(三)决策树
决策树
树的生成
决策树（Decision Tree）是一种用于分类和回归的有监督学习方法。其目标是创建一个模型，通过学习从数据特性中归纳出一组分类规则来预测目标变量的值。下图是一颗决策树
决策 ...
机器学习(IV)--监督学习(六)贝叶斯分类
贝叶斯分类
后验概率最大化
从概率学讲，特征变量可看作特征空间 X⊆Rp\mathcal X\sube \R^pX⊆Rp 上的随机向量 X=(X1,X2,⋯ ,Xp)T\mathbf X=(X_1 ...
机器学习(IV)--监督学习(四)支持向量机
支持向量机
支持向量机（support vector machine, SVM）是一种用于分类、回归和异常检测的有监督学习方法。按照数据集的特点，可分为3类：
当数据集线性可分时，通过硬间隔最大化 ...
机器学习(IV)--监督学习(七)集成学习
集成学习
集成学习
集成学习（ensemble learning）通过构建基学习器（base learner）集合 {h1,h2,⋯ ,hM}\{h_1,h_2,\cdots,h_M\}{h1, ...
Progress Bars with Python
在Python中实现进度条
固有洛伦兹变换的严格推导
根据狭义相对论的两条基本原理来严格推导固有洛伦兹变换
机器学习中的优化算法
优化是找出函数的最大值或最小值的方法
机器学习中的矩阵运算
在数学中， 矩阵微积分是多元微积分的一种特殊表达，尤其是在矩阵空间上进行讨论的时候。它把单个函数对多个变量或者多元函数对单个变量的偏导数写成向量和矩阵的形式，使其可以被当成一个整体被处理。这使得要在多 ...
δ 函数简介
δ 函数
在物理学中，常有集中于一点或一瞬时的量，如脉冲力、脉冲电压、点电荷、质点的质量。只有引入一个特殊函数来表示它们的分布密度，才有可能把这种集中的量与连续分布的量来统一处理。
单位脉冲函数 ...
几种常用的曲线
笛卡儿叶形线(Folium of Descartes)，也称茉莉花瓣曲线
直角坐标方程 x3+y3=3axyx^3+y^3=3axyx3+y3=3axy
参数方程 {x=3at1+t3y=3at21 ...
