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熵是指一个系统的混乱程度的度量，是热力学中的一个系统的属性。熵增定律是指一个封闭的系统随着时间的发展，在朝平衡状态发展时，其熵会增加，即其越来越混乱。
对于一个房间，如果经常打扫整理，房间内的物品将越来越混乱。人们的工作会使得其附近的事物更加规则，即熵减少。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-742001.html
在信息论中，熵是指一个系统的不确定性的大小，即信息量的大小。系统的各个状态出现的可能性如果呈现均匀分布，出现的机率相同，即不确定性很大，则其熵就很大；如果某个状态出现的概率极大，其他状态出现的概率很小，即确定性很大，则熵就很小。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-742001.html
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这个不分也是挺难的,但是之前有详细的,解释了,之前的文章中有, 那么这里会简单提一下,然后,继续向下学习 首先我们要知道高斯分布,也就是,正太分布, 这个可以预测x在多少的时候,概率最大 要知道在概率分布这个,高斯分布公式中,u代表平均值,然后西格玛代表标准差,知道了
表达式： f θ ( x ) = θ 0 + θ 1 x f_theta(x)=theta_0+theta_1x f θ ( x ) = θ 0 + θ 1 x （常用 θ theta θ 表示未知数、 f θ ( x ) f_theta(x) f θ ( x ) 表示含有参数 θ theta θ 并且和变量 x x x 相关的函数） 假设有 n n n 个训练数据，那么它们的误差之和可以这样表示，这个表达式称
分类用图形来解释，把他想象为有大小有方向带箭头的向量。 设权重向量为 w w w ，虚线为使 权重向量 称为 法线向量 的直线。 直线的表达式为： w ⋅ x = 0 wcdot x=0 w ⋅ x = 0 (两个向量的内积) 也可写为： w ⋅ x = ∑ i = 1 n w i x i = w 1 x 1 + w 2 x 2 = 0 wcdot x=sumlimits_{i=1}^nw_ix_i=w_
然后我们用代码来演示一下BGD批量梯度下降,首先启动jupyter notebook 然后我们新建一个文件 新建文件夹,然后新建一个python文件 然后我们这里用一元一次方程进行批量梯度下降. import numpy as np 导入数学计算包 X = np.random.rand(100,1) `np.random.rand(100, 1)` 是NumPy库中的一个函数，用于
之前我们已经说了KKT条件,其实就是用来解决 如何实现对,不等式条件下的,目标函数的求解问题,之前我们说的拉格朗日乘数法,是用来对 等式条件下的目标函数进行求解. KKT条件是这样做的,添加了一个阿尔法平方对吧,这个阿尔法平方肯定是大于0的,那么 可以结合下面的文章去
1.分类的目的 找到一条线把白点和黑点分开。这条直线是使 权重向量成为法线向量 的直线。(解释见下图) 直线的表达式为： ω ⋅ x = ∑ i = 1 n ω i ⋅ x i = 0 omega·x = sum_{i=1}^nomega_i · x_i = 0 ω ⋅ x = i = 1 ∑ n ω i ⋅ x i = 0 ω omega ω 是权重向量 权重向量就是我们想要知
然后我们再来看一下官网注意上面这个旧的,现在2023-05-26 17:26:31..我去看了新的官网, scikit-learn已经添加了很多新功能, 我们说polynomial多项式回归其实是对数据,进行 升维对吧,从更多角度去看待问题,这样 提高模型的准确度. 其实y=w0x0+w1x1.. 这里就是提高了这个x的个数对吧
1.评估什么 在进行回归和分类时，为了进行预测，我们定义了函数 f θ ( x ) f_θ(x) f θ ( x ) ，然后根据训练数据求出了函数的参数 θ。最后求出了参数更新表达式，然后不断重复更新参数。 但是我们不要忘了我们的目标是通过预测函数得到预测值。所以我们要 评估的就是预
1、人工智能 人工智能相当于人类的代理人，我们现在所接触到的人工智能基本上都是弱AI，主要作用是正确解释从外部获得的数据，并对这些数据加以学习和利用，以便灵活的实现特定目标和任务。 例如： 阿尔法狗、智能汽车 简单来说： 人工智能使机器像人类一样进行感
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