机器学习(一)

第一章:

符号主义:用数学符号表述逻辑推理

贝叶斯派:即条件概率的应用

联结主义:神经元的视角表述逻辑

进化主义:进化论的视角概述逻辑

行为类推主义:新事物与已学习的旧事物类比从而学习新事物

留意回归,分类,聚类代表什么意思。

第二章:

均值:样本集合的平均值

期望:

方差:

标准差:即方差的开平方

下图中的题很重要:

答案如下:(考试时候可带计算器)

这里的0.9852是针对所有分支作为属性下求得的熵。

///

例题:

最终分类属性是类别,有是与否两种分类;有年龄,有工作,有房子,信四种作为分支属性。

相关推荐
蹦蹦跳跳真可爱5891 小时前
Python----深度学习(基于深度学习Pytroch簇分类,圆环分类,月牙分类)
人工智能·pytorch·python·深度学习·分类
蚂蚁20142 小时前
卷积神经网络(二)
人工智能·计算机视觉
z_mazin4 小时前
反爬虫机制中的验证码识别:类型、技术难点与应对策略
人工智能·计算机视觉·目标跟踪
lixy5795 小时前
深度学习3.7 softmax回归的简洁实现
人工智能·深度学习·回归
youhebuke2255 小时前
利用deepseek快速生成甘特图
人工智能·甘特图·deepseek
訾博ZiBo5 小时前
AI日报 - 2025年04月26日
人工智能
郭不耐5 小时前
DeepSeek智能时空数据分析(三):专业级地理数据可视化赏析-《杭州市国土空间总体规划(2021-2035年)》
人工智能·信息可视化·数据分析·毕业设计·数据可视化·城市规划
AI军哥6 小时前
MySQL8的安装方法
人工智能·mysql·yolo·机器学习·deepseek
余弦的倒数6 小时前
知识蒸馏和迁移学习的区别
人工智能·机器学习·迁移学习
Allen Bright6 小时前
【机器学习-线性回归-2】理解线性回归中的连续值与离散值
人工智能·机器学习·线性回归