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。

核密度估计 1 理论分析 2 例子 3 代码实现 参考文献 核密度估计 1 理论分析   核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一。假设我们有n 个数$x{1},x{2},…,x_{n}$，要计算某个数X 的概率密度有多大，可以通过下面的核密度估计方法估计。   在上面的式子中，K 为核密度函数，h ...

11. 附录 11. 附录 11.1. 主要符号一览 11.1.1. 数 11.1.2. 集合 11.1.3. 操作符 11.1.4. 函数 11.1.5. 导数和梯度 11.1.6. 概率和统计 11.1.7. 复杂度 11.2. 数学基础 11.2.1. 线性代数 11.2.2. 微分 11.2.3. 概率 11.2...

六、模型讨论 六、模型讨论 pLSA 容易陷入过拟合。pLSA 认为： 文档-主题分布 不是随机变量，而是未知的常量。 主题-单词分布 也不是随机变量，也是未知的常量。 pLSA 通过拟合训练数据集来求解这些参数，这意味着这些参数只能表征当前的训练集的文档的特征。对于未知的文档，pLSA 认为它也符合训练集的文档特征。 事实上这...

Deeplearning Algorithms tutorial 贝叶斯网络 算法背景 算法应用 案例 优点 缺点 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许...

十五、NetMF 15.1 模型 15.1.1 LINE 15.1.2 PTE 15.1.3 DeepWalk 15.1.4 node2vec 15.1.5 NetMF 15.2 实验 十五、NetMF 网络 embedding 问题通常形式化为如下问题：给定一个无向带权图 ，其中 为顶点集合、 为边集合、 为邻接矩阵，任务的目...

Deeplearning Algorithms tutorial 贝叶斯网络（Bayesian Belief Network） 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手...

已知问题 已知问题 内核FIPS启动模式还未经过完整认证，FIPS启动可能存在问题。I17Z18 使用libvirt启动glusterfs虚拟机，每次会有300字节的内存泄漏。讨论详情请参见社区讨论 。I185CH 使用libvirt接口连续执行磁盘热插拔操作，概率性出现热拔接口返回成功，但磁盘未真正拔除，也不能再次热插和热拔该磁盘。关闭虚...

六、最好的机器学习资源 制定课程表的一般建议 1. 构建基础，之后专攻兴趣领域 2. 围绕最感兴趣的话题设计你的课程表 基础 编程 线性代数 概率统计 微积分 机器学习 深度学习 强化学习 人工智能 人工智能安全 时事通讯 来自其他人的建议 六、最好的机器学习资源 原文：The Best Machine Learnin...

hub.strategy Class hub.finetune.strategy.AdamWeightDecayStrategy Class hub.finetune.strategy.DefaultFinetuneStrategy Class hub.finetune.strategy.L2SPFinetuneStrategy Class hu...