ML / DL 數學篇

因果推論與貝氏結構時間序列模型

INFERRING CAUSAL IMPACT USING BAYESIAN STRUCTURAL TIME-SERIES MODELS (Google Inc. — 2015)

隱馬可夫模型的三大經典問題

Sampling and Monte Carlo (Special)： 3 classic questions of a hidden markov model

隱馬可夫模型 Hidden Markov…

抽樣與蒙地卡羅(三)：馬可夫鏈蒙地卡羅方法

Sampling and Monte Carlo (03)： Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Method

Markov Process and…

抽樣與蒙地卡羅(二)：蒙地卡羅方法與重要性抽樣

Sampling and Monte Carlo (02)： Monte Carlo Method & Importance Sampling

前言

SMOTE + ENN : 解決數據不平衡建模的採樣方法

SMOTE + ENN : A sampling method that solves modeling with an imbalanced dataset

抽樣與蒙地卡羅(一)：隨機數生成

Sampling and Monte Carlo (01)：Generating Random Number

前言

推薦系統：貝氏個人化推薦 (BPR)

Recommender System : Bayesian Personalized Ranking (BPR)

【前言 : 傳統推薦系統的缺點】

投影梯度下降法解正則化問題：以Lasso回歸為例

Solving regularized problem via proximal gradient algorithm：Take Lasso regression as an example

梯度下降原理與實現最小平方估計(In Python 3)

Gradient Descent and the Realization of the Least Square Estimation (In Python 3)