发表评论
1665 views
发表评论
1377 views
机器学习
6_course/机器学习/斯坦福CS224W 图机器学习/CS224W 图机器学习-课程总结 ⭐⭐⭐⭐⭐
基础数学
MIT18.01单变量微积分-课程总结 ⭐⭐⭐⭐⭐
MIT18.02多变量微积分-课程总结⭐⭐⭐⭐⭐
深度学习
DL.ai 大模型系列-课程总结 ⭐⭐⭐⭐
金融经济
肖星-《财务分析与决策》课程总结⭐⭐⭐⭐⭐
数据分析
量化
发表评论
1656 views
1 背景
- 本项目为多年前私人委托，内容较为朴素，实现方式以excel为主。
- 主要围绕一系列经济指标和生态环境指标，定量分析城市的旅游经济和生态环境的综合效益
项目整体耗时：2h 项目完成时间：2018-08-14 项目回顾时间：2021-09-01
2 建模过程
2.1 两个效益函数
设 $x_1,x_2,......x_m$ 是反映旅游经济状况的m个指标（$x$均为正数） 设 $y_1,y
发表评论
1540 views
发表评论
2117 views
1 基本信息
机器学习始于计算机科学的人工智能领域，后来也有不少统计学家加入。如果说哪位统计学家对机器学习的贡献最大，里奥·布莱曼（Leo Breiman）或许当之无愧。
(January 27, 1928 – July 5, 2005)
2 个人经历
2.1 贫民窟
1928年1月27日，Leo Breiman 出生于纽
发表评论
1673 views
基本信息
1 课程标题：《基于Excel的数据分析和可视化》
2 授课讲师：Microsoft 发布于 Edx
3 授课日期：2019-02月
4 品读时间：2019-02-13~2019-02-15
5 整体耗时：约5h
6 摘要
- 从多个来源收集和转换数据
- 在mashup中发现和组合数据
- 了解如何
发表评论
1615 views
贝叶斯定理： $$P(B|A)=\frac{P(A,B)}{P(A)}=\frac{P(A|B)P(B)}{P(A)}$$
- 其中 $P(B|A)$ 表示后验概率 $posterior$
- $P(A,B)$ 表示联合概率，$P(A)$ 表示历史经验 $evidence$
- $P(A|B)$ 表示似然估计值 $likelihood$，$P(B)$ 表示先验概率 $prior$
朴素贝叶斯
朴素贝叶斯（Naive Bayes classifier）以贝叶斯定理为基础的简单分类器，主要通过统计历史数据中各种事件的发生频率，并从中寻找统计上的相关性，以实现对事件的预测
发表评论
1505 views
1 基本概念
粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法是计算智能领域的一种群体智能的优化算法（其他群体算法举例：蚁群算法，鱼群算法等），该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的，该算法源自对鸟类捕食问题的研究。
鸟类捕食的生物过程：
- 假设一群鸟在觅食，在觅食范围内，只在一个地方有食物
- 所有鸟儿都看不到食物（即不知道食物的具体位置。当然不知道了，知道了就不用觅食了），但是能闻到食物的味道（即能知道食物距离自己是远是近。鸟的嗅觉是很灵敏的）
- 假设鸟与鸟之间能共享信息（即互
发表评论
1800 views
1 书签栏
2 画图工具
3 开发辅助工具
4 在线编解码工具
发表评论
2942 views