【有营养的算法笔记】基础算法 —— 推导证明前缀和与差分2
三、一维差分其实博主觉得差分是一个很抽象的算法，我们可以构造差分数组算，同样的也可以通过另一种方式不构造数组求出结果。至于为什么我会这么觉得，别急，我们慢慢来，先讲差分的思想再说~1、算法推导前面我们学了前缀和，现在又要学差分，它们之间有联系吗？实际上可以简单推测一下，一个是求 ”和“ ，一个是求 ”差“ ，那 差分是不是就是前缀和的逆运算 ？答案是正确的，差分其实就是前缀和的一个反推。对于差分....
【有营养的算法笔记】基础算法 —— 推导证明前缀和与差分
一、一维前缀和1、算法推导前缀和，从名字上看，我们就大概能知道算法的作用。前缀，就是某位置之前的所有数，为该数的前缀，前缀和，就是对该位置前缀的元素进行求和。前缀和的模板其实非常简单，它更像是一种思想。前缀和思想可以快速地解决问题，看个例子：假如给定一段序列，需要你求出 [ l , r ] [l, r] [l,r] 区间的和，该如何求？ 最简单的方式就是通过 for 循....
【机器学习】集成学习（Boosting）——XGBoost算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，它可以称为机器学习树模型中的王牌选手，是各大数据科学比赛的大杀器。之前我们讲过GBDT，它采用的是数值优化的思维, 用的最速下降法去求解Loss Functi....
【机器学习】集成学习（Boosting）——梯度提升树（GBDT）算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、引言之前我们使用Boosting模型讲解了AdaBoost算法模型的原理，采用加法模型和向前分步算法，它是采用了很多个基学习器按照一定权重进行线性组合。f M ( x ) = ∑ m = 1 M a m f m ( x ) f_M(x)=\sum_{m=1}^Ma_mf_....
【机器学习】集成学习（Boosting）——提升树算法（BDT）（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。Boosting提升树Boosting思想主要是采用将模型进行串行组合的思想，利用多个弱学习器来学习我们的数据进而形成一个强大的学习器，像AdaBoost就是将我们的基分类器进行线性组合。本节将讲一种AdaBoost的特例，当AdaBoost+决策树=提升树。提升树模型Ada....
【机器学习】集成学习（Boosting）——AdaBoost提升算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。一、集成学习我们平常使用的大多数模型都为单模型方式，有时单模型方式可能会造成误判或者过拟合的现象，所以我们就像能不能有一种方式可以融合多个模型，这就产生了集成学习的概念。集成学习通过构建多个分类器来完成学习任务，有时被称为多分类器系统，它是基于多个分类器共同完成模型的生成，集....
【机器学习】线性分类——感知机算法（理论+图解+公式推导）
2021人工智能领域新星创作者，带你从入门到精通，该博客每天更新，逐渐完善机器学习各个知识体系的文章，帮助大家更高效学习。概述本篇文章将要讲解的算法为感知机算法，它最初是一种最简单的二分类算法，后来根据它的提出不断衍生了很多基于它的相关算法，比如支持向量机还有现在比较流行的神经网络，可以说神经网络就是多层感知机的叠加，不过还是优质的神经网络结构还是有其它的其它的网络块的。感知机算法就是找到一条直....
《统计学习方法》极简笔记P6：逻辑回归算法推导
逻辑回归模型Logistic分布分布函数密度函数逻辑回归模型比较上述两个条件概率值，将实例x分到概率大的那一类记则，逻辑回归模型如下另：事件发生概率为p，则该事件的几率(odds)为p/(1-p)，对数几率为logit(p)=log(p/1-p)所以即，逻辑回归模型中，Y=1的对数几率是x的线性函数逻辑回归模型参数估计极大似然估计法设：似然函数为对数似然函数为对于L(w)求极大值，得w的估计值多....
100天搞定机器学习|day38 反向传播算法推导
上集我们学习了反向传播算法的原理，今天我们深入讲解其中的微积分理论，展示在机器学习中，怎么理解链式法则。我们从一个最简单的网络讲起，每层只有一个神经元，图上这个网络就是由三个权重和三个偏置决定的，我们的目标是理解代价函数对这些变量有多敏感。这样我们就知道怎么调整这些变量，才能使代价函数下降的最快。我们先来关注最后两个神经元，我们给最后一个神经元一个上标L，表示它处在第L层。给定一个训练样本，我们....
![[算法系列]SVM的数学推导原理](https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/9587b9ebfa094e479754d4fa3a5ccdf7.jpg)
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