兰纳琼斯 例子 兰纳琼斯 参考 面板: 物理 ‣ 力场 类型: 兰纳琼斯 兰纳琼斯 力场是一种非常短程的力，其行为由效应器和受影响的粒子的大小决定。 在小于组合尺寸的距离处，该场是非常排斥性的，并且在该距离之后它是有吸引力的。 它试图使粒子彼此保持平衡距离。 颗粒需要彼此非常接近才能完全受到该场的影响。 粒子可以包括一个电荷和一个兰纳琼斯...

兰纳琼斯 例子 兰纳琼斯 参考 面板: 物理 ‣ 力场 类型: 兰纳琼斯 兰纳琼斯 力场是一种非常短程的力，其行为由效应器和受影响的粒子的大小决定。 在小于组合尺寸的距离处，该场是非常排斥性的，并且在该距离之后它是有吸引力的。 它试图使粒子彼此保持平衡距离。 颗粒需要彼此非常接近才能完全受到该场的影响。 粒子可以包括一个电荷和一个兰纳琼斯...

8、EM算法 上篇主要介绍了贝叶斯分类器，从贝叶斯公式到贝叶斯决策论，再到通过极大似然法估计类条件概率，贝叶斯分类器的训练就是参数估计的过程。朴素贝叶斯则是“属性条件独立性假设”下的特例，它避免了假设属性联合分布过于经验性和训练集不足引起参数估计较大偏差两个大问题，最后介绍的拉普拉斯修正将概率值进行平滑处理。本篇将介绍另一个当选为数据挖掘十大算法之一的...

卡尔达诺入门必备 卡尔达诺 是什么，为什么 有何独特之处 团队组织 什么是 ADA 什么是乌洛波罗斯（Ouroboros） 其他 卡尔达诺入门必备 本文为卡尔达诺（Cardano）的入门读物，主要内容为卡尔达诺的整个项目概览： 卡尔达诺是什么，为什么，有何独特之处，以及团队组织。 ADA 是什么，乌洛波罗斯（Ouroboros）共识...

第五章：思考 1. 勤于思考 2. 思维陷阱 概念不清 拒绝接受不确定性 3. 因果关系 基础 双盲测试 自证预言 小结 4. 逆命题 5. 举证责任 6. 案例局限 7. 对立论证 8. 张冠李戴 9. 感悟与道理 10. 克服恐惧 11. 辅助工具 第五章：思考 1. 勤于思考 遇到问题动脑子想一想其实是根本不费...

1.9. 朴素贝叶斯 1.9. 朴素贝叶斯 1.9.1. 高斯朴素贝叶斯 1.9.2. 多项分布朴素贝叶斯 1.9.3. 补充朴素贝叶斯 1.9.4. 伯努利朴素贝叶斯 1.9.5. 基于外存的朴素贝叶斯模型拟合 1.9. 朴素贝叶斯 1.9. 朴素贝叶斯 校验者: @Kyrie @Loopy @qinhanmin2014 翻译者: ...

四、其它讨论 四、其它讨论 朴素贝叶斯分类器的优点： 性能相当好，它速度快，可以避免维度灾难。 支持大规模数据的并行学习，且天然的支持增量学习。 朴素贝叶斯分类器的缺点： 无法给出分类概率，因此难以应用于需要分类概率的场景。

2. 无监督学习 2. 无监督学习 2.1 高斯混合模型 2.1.1 高斯混合 2.1.1.1 优缺点 2.1.1.1.1 优点 2.1.1.1.2 缺点 2.1.1.2 选择经典高斯混合模型中分量的个数 2.1.1.3 估计算法期望最大化（EM） 2.1.2 变分贝叶斯高斯混合 2.1.2.1 估计算法: 变分推断（var...

《React 学习之道》The Road to learn React (简体中文版) 翻译 更新，帮助和支持 贡献 成为赞助者 来源(书栈小编注) 《React 学习之道》The Road to learn React (简体中文版) 通往 React 实战大师之旅：掌握 React 最简单，且最实用的教程。 《React 学习之...

本书的结构 读完本书后你将能够做些什么事？ 标题中的“数学奇才的古老艺术”有什么含义？ 本书的结构 这本书按照边学边做的原则编写。与其被动地接受书中的内容，我建议读者使用书中提供的Python代码来进行实践。尝试各种算法，做一些修改，使用不同的数据集查看效果，从而真正地掌握这些知识和技术。 我会尝试在简单易懂的Python代码和其背后的算法...