1.隨機變數:隨機試驗各種結果的實值單值函式。
例如: 拋硬幣正面h, 反面t 樣本空間: s=以y記兩次投擲硬幣得到反面t的總數,則y是隨機變數。
隨機變數的分布函式(離散、連續)、分布率(連續)、密度函式(離散)有什麼聯絡和區別?
2. 特徵分解:是將矩陣分解為由其特徵值和特徵向量表示的矩陣之積的方法。
求解方法三種:
2.1矩陣分解
2.2特徵分解 主要求特徵方程、特徵根、特徵向量
2.3給定乙個矩陣 利用單位特徵向量
特徵向量一定是線性無關的。矩陣存在正定性。
2.4奇異值分解 和偽逆。
主成分貢獻率及累計貢獻率。
3.拉格朗日乘子法(lagrange multiplier)和kkt(karush-kuhn-tucker)條件
最優解 凸函式
4.梯度優化
凸、凹、拐點、波浪都可用。
初始點,求導;步長、超引數。
5.樸素貝葉斯
輸入 特徵條件概率
輸出 後驗概率最大(先驗概率、條件概率、聯合概率、後驗概率)
6.極大似然估計
先驗、條件。
7. l1 l2 正則
l1: 解空間 多邊 拉普拉斯先驗
l2:解空間 圓 引入高斯先驗
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