python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 高斯过程(gaussian process) 可用于回归和分类器 高斯过程主要应用于各领域的建模和预报,在时间序列分析中,高斯过程被用于时间序列的多…
科班出身,贝叶斯护体,正本清源,故拿”九阳神功“自比,而非邪气十足的”九阴真经“: 现在看来,此前的八层功力都为这第九层作基础: 本系列第九篇,助/祝你早日hold住神功第九重,加入血统纯正的人工智能队伍. 9. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Gaussian Process 8. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Variational Autoencoders 7. [Bayesian] “我是bayesian我怕谁”系列 - Bo…
Definition 1. A Gaussian Process is a collection of random variables, any finite number of which have (consistent) joint Gaussian distributions. 高斯分布(Gaussian Distribution) 是由方差向量(一维的时候是一个常量)和一个协方差矩阵(一维是方差)确定. 而高斯过程是一个随机过程的集合,它由一个均值函数m(x)和方差函数k(x,x')…
比较难理解,通过做题来入门. 目的:简单的了解下相关概念. 基础 热身 目的:找x到y的映射关系. 假设:Q latent functions {fi} fj 作为先验,跟x没什么直接关系,x只是作为承载超参数的载体.共有Q个,也就是有Q套超参数. 对于公式(4),x --> f --> (noise) --> y,大概就是这么个关系. 因为noise,当然y是iid. 由公式(3)可见,f也是iid. 一般而言,Q等于多分类的类别数量,P = 1即可(无需one-hot). 开始 没看…
维纳过程又叫布朗运动过程(Brownian motion): 1. 维纳过程 维纳过程 Wt 由如下性质所描述: W0=1, a.s.(a.s.,almost surely)…
When developing a Finite State Machine, it is often necessary to apply multiple transitions in tandem. To accomplish this in most Redux work flows requires at best, implementing multiple action handlers in separate reducers; or at worse, the need to…
进程 主要参考: http://www.bogotobogo.com/Linux/linux_process_and_signals.php 译者:李秋豪 信号与进程几乎控制了操作系统的每个任务. 在shell中输入ps -ef命令,我们将得到如下结果: (译者注:-e Select all processes. Identical to -A: -f Do full-format listing. This option can be combined with many other UNIX…
State of Hyperparameter Selection DANIEL SALTIEL VIEW NOTEBOOK Historically hyperparameter determination has been a woefully forgotten aspect of machine learning. With the rise of neural nets - which require more hyperparameters, more precisely tuned…
Introduction to Gaussian Processes Gaussian processes (GP) are a cornerstone of modern machine learning. They are often used for non-parametric regression and classification, and are extended from the theory behind Gaussian distributions and Gaussian…
1.Statechart Diagram 即状态图,主要用于描述一个对象在其生存期间的动态行为,表现为一个对象所经历的状态序列.引起状态转移的事件(Event).因状态转移而伴随的动作(Action).一般可以用状态机对一个对象的生命周期建模,状态图用于显示状态机(State Machine Diagram),重点在于描述状态图的控制流. 2.状态图的元素有:States(状态).Transitions(转移).State Actions(动作).Self-Transitions(自身转移).C…