機器學習——概念整理(更新中)

1.極大似然估計極大似然估計思想的最簡單解釋

2.Knn算法機器學習系列之——Knn算法 kd樹詳解

3.Precision、Recall、AP、MAP、IOU:性能指標(模型評估)

                                                                          理解IOU、precision、recall、AP、mAP的含義

4. 期望, 方差, 協方差,標準差:期望, 方差, 協方差,標準差

5.高斯分佈:正態分佈(高斯分佈)

6.樸素貝葉斯算法:數據挖掘領域十大經典算法之—樸素貝葉斯算法(超詳細附代碼)

7.svm算法解析:數據挖掘領域十大經典算法之—SVM算法(超詳細附代碼)

8.歐式空間、希爾伯特空間:歐幾里得空間與希爾伯特空間

9.證明:特定條件下結構風險最小化等價於最大後驗概率估計

10.EM算法:從最大似然到EM算法淺解

11.AUC,ROC:AUC,ROC我看到的最透徹的講解

12.語義分割:十分鐘看懂語義分割技術【轉載】

13.度量學習:Metric Learning——度量學習​​​​​​​

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