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中山大学机器学习与数据挖掘期末复习笔记

中山大学机器学习与数据挖掘期末复习笔记 Lec 00 Intro 什么是机器学习? PTE 模型:机器学习是研究在经验为 E 的情况下,提高其在任务 T 上的性能 P 的算法。 机器学习的泛化能力:模型、算法对新鲜样本的适应能力。 什么是数据挖掘? 给定大量的数据来发现有效、可用、意料之外的、可理解的模式和...

中山大学分布式系统期末总结

分布式系统期末总结 第一章 简介 1、 分布式系统的定义及特点; 定义: 分布式系统是若干独立自主计算机的集合,这些计算机对于用户来说像是单个耦合系统。(物理分散,逻辑统一) 特点: 自主性:计算节点硬件或者软件进程是独立的。 耦合性:用户/应用程序感觉系统是一个系统构成组件被所有用户共享系统资源可能不允许访问 特性: 构成组件被所有用户共享; 系统资源可能不允许访...

GMM的推导和理解

高斯混合聚类GMM 在讲高斯混合聚类算法之前先补充以下相关的数学知识,由于篇幅原因,只是简单叙述,如需详细内容,请查阅相关资料 一、正态分布 在概率论中我们学过某些数值在一定情况下是符合正态分布的。 我们经常见到某某数据符合正态分布,那么它到底是什么意思呢? 正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方...

EM算法的理解和详细推导

EM算法 EM算法,全称Expectation Maximization Algorithm,译作最大期望化算法或期望最大算法,它是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计。 结论: E-step:计算期望 \[\mathcal{Q}\big(\theta;\theta^{(t)}\big)=\mathbb{E}_{...

OpenWrt实现智能路由器

Computer Networking OpenWrt实现智能路由器 Date: 2023.12.23 Lectured by: Shuyuan Jin Computer Networ...

集成学习/元学习 Bagging&Boosting

集成学习 与相关研究的关系 多任务学习:同时学习多个任务 用多个模型学习一个任务 数据融合:直接整合原始数据 在模型层面整合信息 每个基模型要不一样 机器学习通常会被分为2大类:监督学习和非监督学习。在监督学习中,训练数据由输入和期望的输出组成,然后对非训练数据进行预测输出,也就是找出输入x与输出y之间的函数关系F:y = F(x)。根据输出...

分布式系统文件系统设计

Distributed Systems Final Project 分布式文件系统 Student ID: 21307381    Student Name: LJW...

超市管理数据库设计

Database System Concepts 超市管理数据库设计 Student ID: 21307381    Student Name: LJW Date: 2023.12.12 Lectured by: 潘嵘 Database System ...