矩阵的对角化
矩阵的对角化对角矩阵假设 3阶矩阵A与对角矩阵 $\Lambda$ 相似，则存在可逆矩阵P，使得 $AP=P\Lambda$
令 $P=(p_1,p_2,p_3)$
则 $A(p1,p_2,p_3)=(p_1,p_2,p_3)\begin{pmatrix} \lambda {1} \ &am
...
线性代数之特征值与向量
Posted on
Words count in article:
2.7k
|
Reading time ≈
12
线性代数之特征值与向量概念与求法概念设A是n阶矩阵，如果数$\lambda$ 和n维非零向量x满足 $Ax=\lambda x$ 。则称$\lambda$ 是矩阵A的特征值。非零向量x称为矩阵A的对应于特征值 $\lambda$ 的特征向量。因为 $Ax=\lambda x$ 等价于 $Ax-\la
...
Thompson_Sampling算法
Posted on
Words count in article:
1.3k
|
Reading time ≈
4
Thompson Sampling 抽样算法文章搬运、修改自博客： https://www.jianshu.com/p/b4b9f72a505f
本文继续讲一个强化学习的算法，叫做Thompson抽样算法。这个算法的数学理论基础要用到的是贝叶斯推断(Bayesian Inference)。我们先谈谈
...
Upper_Confidence_bound
Posted on
Words count in article:
2.9k
|
Reading time ≈
10
Upper Confidence bound搬运、修改自 博客https://www.jianshu.com/p/3abeb6d4a1e5
引入：
如图所示，我们有几个单臂老虎机，组成一起我们就称作多臂老虎机，那么我们需要制定什么样的策略才能最大化得到的奖励。这里假设每个老虎机奖励的随机分布是不一样
...
Apriori算法
Posted on
Words count in article:
1.7k
|
Reading time ≈
6
Apriori算法参考博客：https://www.jianshu.com/p/ab23a7444d2a
原理Apriori 是先验算法之意。简单来说就是找出不同事件之间的联系。比如一个人在超市买了产品A，他可能会买货物B。最有名的例子就是沃尔玛百货将他们的纸尿裤和啤酒并排摆在一起销售，结果纸尿裤和
...
bomblab
Posted on
Words count in article:
7.9k
|
Reading time ≈
38
bomblab炸弹人，炸弹魂，拆弹人是人下人。CSAPP 终于要我们做Lab02了。首先我们来介绍一下GDB
GDBGDB指令很多，我这里只列举一下在bomblab调试中常用的指令
gdb 文件名 调试某个文件
break+函数名/地址 在某一
...
Hierarchical_Clustering
Posted on
Words count in article:
1.1k
|
Reading time ≈
4
Hierarchical Clustering 层次聚类原理层次聚类的功能和K-Means 一样，也是将数据点进行聚类。有时候它们的结果是非常接近甚至完全相同的。
层次聚类分为： Agglomerative 和Divisive 两种。这篇博客要着重介绍的是 Agglomerative Hierar
...
K-Means聚类
Posted on
Words count in article:
2.9k
|
Reading time ≈
11
K-Means聚类首先我们要来看聚类(clustering) 和 分类(classification) 的区别：
参考博客： https://blog.csdn.net/gdp12315_gu/article/details/49777797
https://www.jianshu.com/p/1e
...
决策树和随机森林分类器
Posted on
Words count in article:
965
|
Reading time ≈
5
决策树和随机森林分类器决策树在之前，我们介绍了 回归树和随机森林回归 现在我们来看看分类树
分类树和和回归树不同，它处理的数据都是离散的，且有分类的, 对于一个新数据的预测，我们是将其划归为哪一类中去。而回归树处理的数据则是连续的数字，对于一个新数据的预测，我们是赋给它一个值。
比如说下面这个例子，
...
朴素贝叶斯
Posted on
Words count in article:
1.8k
|
Reading time ≈
7
朴素贝叶斯参考博客： https://www.jianshu.com/p/456782eff870
我在离散数学的概率博客中提到了Bayes 定理，可以参考这篇博客进行学习： Bayes‘ Therem
Naïve Bayes现在我们着重介绍一些朴素贝叶斯分类器。
这是一个年龄薪水关于上班方式
...