机器学习降维算法三：LLE (Locally Linear Embedding) 局部线性嵌入

S为样本方差 样本方差除以n 1而不是n 是因为样本可能没有全部反映总体 除以n 1 比除以n 的值大一些 从而更准确的接近总体方差 比如总体中有10个颜色的球 而取样本时可能只取了8种 如下图 果冻豆的例子

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首先说明一下 本文是本人在复习方差等相关知识的过程中 通过网络上的相关讲解 进行个人总结后得到的 并非个人原创 在此发布只是为了作为一个学习记录与大家分享 1 期望 试验中可能出现的值及其概率的乘积 即是数学期望 1 离散型 离散型随机变量

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2020 10 06 res 的思想 与 ensemble 的 思想 加入很多层 ensemble 一下 也算是集成模型 res 的思想 一般是加比较好 序列问题可以加入 pos embedding an照 transformer 的方法加

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2个事件同时发生的概率 P a b P a b P b 其中 P a b 表示 a和b事件同时发生的概率 P a b 是一个条件概率 表示在b事件发生的条件下 a发生的概率 3个事件的概率链式调用 P a b c P a b c P b c

dgl图的基本操作 dgl简单使用 udf函数怎么写 通过edges 打得到两端的列表 将所有nodes换成edges 截错图了 通过nodes则不是很好使 返回很多的tensor原因是这个函数运行好几遍

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假设检验 就是做了一个假设 H 然后通过实验得到相关的统计数据判断 H 是否 大概率 成立 或者有多大把握认为 H 成立 这个 H 一般是一个与分布 统计量相关的的命题 如 H P 硬 币 朝

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之前有个查询es分组求和的需求 类似关系型数据库 select a b sum c from table group by a b 当时用DSL查询语句实现 这边记录下 GET my index my type search from 0

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上次写了相关系数 其实很类似的一个概念是协方差 要说协方差 先复习下基本的统计内容 1 均值 2 方差 标准差 标准方差 或者写为 简单来说 标准差是一组数值自平均值分散开来的程度的一种测量观念 一个较大的标准差 代表大部分的数值和其平均值

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