如图所示，怎么由式（1）、式（2）推出来的式（3）
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BryceRui 2021-01-20 17:30关注概率函数的替换 就是先把X替换成epsilon*根号(v/(v-2)) 然后再乘以X关于epsilon的导数
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- 2023-03-23 22:30回答 2 已采纳 1、首先讨论楼主的第一个问题，为什么机器学习算法f(x)可以假设为概率函数？个人理解：结合楼主提供的图片信息，这里的机器学习算法应该是特指分类的算法，本图中的机器学习算法用大白话说就是，给定一个输入，
- 2022-03-11 15:23回答 3 已采纳 可以这么写，你看看 clc; clear % X = rand(100,1); % 我是用随机数做测试的 X = xlsread('1.xlsx'); % X是个列向量 f = @(beta, x)f
- 2023-01-25 15:53回答 2 已采纳 1、首先要了解向量的偏导数，对于三维向量x=(x1,x2,x3)，f(x)的偏导数为(df/dx1, df/dx2, df/dx3)。对于范数而言，范数是向量每一维的平方和的开根号，即||x||=sq
- 2024-01-03 16:51samoyan的博客 交叉熵是衡量两个概率分布( p )和( q )之间差异的指标。在机器学习中，( p )通常代表真实分布，而( q )代表模型预测的分布。
- 2019-04-14 09:36回答 2 已采纳 # lz的采纳率偏低，如果问题解决，请及时采纳，这样才能更好更详细地回答lz的问题。 感知机可以理解为单层的神经网络 多层的神经网络叫做深度学习 决策树解决的是无非线性因素的分类 随机
- 2022-03-10 16:21回答 7 已采纳 你好，极大似然函数取对数然后加负号，用fmincon就可以得到参量可以这么写 % 用fmincon来做 X = xlsread('1.xlsx'); % X是个列向量 I0 = @(y) 1/(2*p
- 2020-01-09 10:51回答 1 已采纳 ``` def predict(tree, labels, test_sample): """ 对单个样本进行分类 tree: 训练的字典 labels: 除
- 2022-11-04 11:42如松茂矣的博客 我们希望有些准则可以让我们从不同模型中得到特定函数作为好的估计，而不是猜测某些函数可能是好的估计，然后分析其偏差和方差。最常用的准则是最大似然估计。
- 2023-04-01 12:12回答 2 已采纳 当我们对时间序列进行结构断点检测时，我们通常会考虑使用贝叶斯方法。在这种方法中，我们使用一个先验概率分布来描述我们对结构断点个数的先验知识，然后通过观测数据来更新我们对结构断点个数的后验概率分布。最终
- 2022-06-08 21:52回答 2 已采纳 sigmoid函数是一个常用的激活函数，它的表达式为 它的图像为 它可以把输入的连续实值转换为0到1之间的数字并输出，有两条渐近线分别为0和1，而此处0到1就表示分类的概率，它负责将神经元的输入映射
- 2015-11-27 10:48回答 2 已采纳 http://www.kuakao.net/news/sxzd/20130708/87110_1.html
- 2024-08-13 08:32@一夜看尽长安花的博客 深度理解线性回归&中心极限定理&最大似然估计&MSE推导。
- 2021-03-12 21:24CHEONG_KG的博客 作者：CHEONG 公众号：AI机器学习与知识图谱 研究方向：自然语言处理与知识图谱 前言：机器学习系列文章常含有大量...二话不说咱先抛出一个问题：数据集Data X服从高斯分布，如何推导X的均值和方差 欲解答上述问题..
- 2020-03-04 17:44花小也盛开的博客 正态分布的极大似然估计推导
- 2017-04-27 15:41taoqick的博客 最大似然是频率派的观点，假设参数u，上来直接算发生n次实验的概率，然后让这个概率最大化得到对应的u。但是这种做法的缺点就是如果频率少估算出来的参数很不准。MAP是贝叶斯派的观点，贝叶斯派认为应该优化后验概率...
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