微分

1. 原函數->導函數

2. 導數：變化率。舉個栗子，位移求導是速度，速度求導是加速度。

3. 偏導數：兩個自變量，假定y不變，對x求導。

積分

1. 導函數->原函數

2. 定積分、不定積分

bootstraping - 有放回抽樣

boosting - bootstrap aggregating

random forest

參數統計：總體分布可以用有限個參數刻畫，e.g. 假定為正態，估計μ, σ

非參數估計：假設問題分布不能用有限個參數刻畫

頻率派

1. 經典統計

2. θ固定，樣本X隨機

3. 極大似然估計MLE(EM), 最大后驗估計MAP

貝葉斯派

1. 貝葉斯統計

2. 樣本X固定，θ隨機

3. 先驗分布+樣本分布=>后驗分布

4. Gibbs sampling

伯努利分布0-1分布

二項式分布0-1，n次-共軛先驗分布是Beta分布

多項式分布0-6，n次-共軛先驗分布是Dirichlet分布

來源

結構之法 算法之道 http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/41209515

轉載于:https://blog.51cto.com/ctoxiongping/1612984

總結

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