统计学习

学习理论：单阶段代理损失的(H, R) - 一致界证明我们在上一篇博客《学习理论：预测器-拒绝器多分类弃权学习》中介绍了弃权学习的基本概念和方法，其中包括了下列针对多分类问题的单阶段预测器-拒绝器弃权损失\(L_{\text{abst}}\)：

学习理论：预测器-拒绝器多分类弃权学习目前确定去京大读博了，预计方向是学习理论（Learning Theory）。熟悉我的朋友可能知道，虽然我读研期间的方向主要是联邦学习和推荐系统，但是我也会更新一些理论相关的博客，因为我确实对理论方向比较感兴趣。目前准备10月份左右入学，在这之前接受导师的线上指导开始科研。现在就以以这篇博客做为我PhD科研的开始吧(#^.^#)。

贝叶斯机器学习：高斯分布及其共轭先验高斯分布[1]，也被称为正态分布，广泛应用于连续型随机变量分布的模型中。对于一元变量\(x\)的情形。高斯分布可以写成下列的形式：

贝叶斯机器学习：共轭先验离散随机变量的二项分布和多项式分布，以及连续随机变量的高斯分布，这些都是参数分布（parmetric distribution）的具体例子。之所以被称为参数分布，是因为少量可调节的参数控制了整个概率分布。

数据分析：彩票中奖号码分析与预测预测双色球彩票的中奖号码是一个典型的随机事件，因为每个号码的出现概率是独立的，且历史数据并不能直接用于预测未来的开奖结果。然而，我们可以通过统计分析来了解号码的分布规律，从而提供一些可能的参考。

Matlab函数中的隐马尔可夫模型隐马尔可夫模型（HMM）是一种统计学习方法，被广泛应用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域，本文将介绍Matlab中的HMM函数。