2019/5/6 線性最小均方誤差LLMS
筆記來自於MIT open course的Introduction to Probability Lecture17 （Youtube上可搜） 個人感覺LLMS這個概念比LMS好在可以通過先確定公式，然後由計算機完成求導和係數確定的工作，雖然不是最精確但是計算上卻容易了許多。 現在這個階段還不知道會應用在哪裏，下面是一些原理的筆記。
相關文章
- 1. 最小均方誤差（MMSE）
- 2. 最小均方誤差推導（RPML ）
- 3. 最小均方偏差（MMSE）
- 4. 均方誤差
- 5. 標準差、均方誤差、均方根誤差、平均絕對誤差
- 6. 均方誤差(MSE)和均方根誤差(RMSE)和平均絕對誤差(MAE)
- 7. 均方誤差(MSE)
- 8. 均方根誤差(RMSE)、平均絕對誤差(MAE)、標準差
- 9. 均方誤差代數函數小結
- 10. 方差、協方差、標準差（標準偏差/均方差）、均方誤差、均方根誤差(標準誤差)的區別
- 更多相關文章...
- • SVG 漸變 - 線性 - SVG 教程
- • C# 多線程 - C#教程
- • PHP Ajax 跨域問題最佳解決方案
- • JDK13 GA發佈：5大特性解讀
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. Appium入門
- 2. Spring WebFlux 源碼分析(2)-Netty 服務器啓動服務流程 --TBD
- 3. wxpython入門第六步（高級組件）
- 4. CentOS7.5安裝SVN和可視化管理工具iF.SVNAdmin
- 5. jedis 3.0.1中JedisPoolConfig對象缺少setMaxIdle、setMaxWaitMillis等方法，問題記錄
- 6. 一步一圖一代碼，一定要讓你真正徹底明白紅黑樹
- 7. 2018-04-12—（重點）源碼角度分析Handler運行原理
- 8. Spring AOP源碼詳細解析
- 9. Spring Cloud（1）
- 10. python簡單爬去油價信息發送到公衆號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
