AI(1) 常用名詞1

2022-06-28 09:33:09 字數 833 閱讀 1153

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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