文章目錄1. 概率密度函數2. 多元高斯分佈和標準正態分佈的KL散度3. 兩個多元高斯分佈之間的KL散度4 .兩個高斯混合之間的KL散度5. 高斯混合分佈和多元高斯分佈之間的KL散度附錄 1. 概率密度函數 多變量高斯混合分佈的
超幾分鐘沒事吧🤭,今天我生日就原諒我遲到!!下次一定準時發。
題目鏈接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6680 解題心得:這個題是真的毒瘤。作爲一個對數學公式一點也不敏感,不知道往什麼方向化的人來說只能看着這個題矇蔽。看着大佬好不容易推出
SVD 分解: https://zhuanlan.zhihu.com/p/83230104 https://www.cnblogs.com/endlesscoding/p/10033527.html SVD 的V 的最後一列是Ax = 0
https://blog.csdn.net/yg838457845/article/details/81293286
參考文獻
文章目錄寫在前面1. 案例背景2. 解讀數據2. 導入數據進行數據分析及特徵工程2.1 概覽數據2.2 探索數據2.2.1 探索數據類型2.2.2 探索缺失值2.2.3 產生訓練集和測試集2.2.4 分析是否存在樣本不平衡問題2.
項目中出現了二分類數據不平衡問題,研究總結下對於類別不平橫問題的處理經驗: 1:爲什麼類別不平衡會影響模型的輸出: 許多模型的輸出類別是基於閾值的,例如邏輯迴歸中小於0.5的爲反例,大於則爲正例。在數據不平衡時,默認的閾值會導致模