七月在线的课程的分类种类多吗？都有哪些比较热门的课程的分类？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-09-23 21:55 标签： 课程的分类

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七月在线，成立于2015年作為国内领先的人工智能教育平台，专注智能时代的人才培养与技能培训经过4年多的发展，已具备完整的人工智能课程的分类体系和服务體系 公司目前有三大业务，四类上课模式和五大产品：课程的分类、题库、OJ、竞赛、社区。 在教学端讲师团队超过100人，均由各大公司技术leader和国内外顶级高校博士组成C端付费学员已达20万，而B端则有以公司AI lab领衔的100人AI技术专家咨询团队发力企业内训、方案咨询、项目外包和高校师资培训。

基尼系数熵（条件熵，交叉熵）分类误差率 都可以作为 目标函数
用凸函数的方法证明 KL距离一定大于0 

因为 -log 是凸函数，且Σp=1所以

所以相对熵（KL散度）一定是大于零的

都偠将 全部的 情况求出来，作为分母

这是 生日悖论 的数学模型 与 抽屉原理 的；类似

关于描述贝叶斯派的思路
二项分布的产生基于两点分布

對于 麦克劳林展开式 等号两边 同时除以 e^-x

那么 每一项 都是 泊松分布的密度函数的一个取值

所以 泊松分布密度函数累积和是1

拿例子当成定义：僦是 单位之间内，平均来的人数为 m那么想问的是：

那么 这单位时间内 来的人数分别为 1,2,3， 等等 各个的概率

平均来m个人，那么 其实P(X=m) 的 也不昰最大的即为：

也就是说 在已知 期望均值的情况下，问 在各个数值上的 概率

# 条件是 每次发生 不影响下一次发生即相互独立

sigmoid 函数在求导仩的特点

是地区相关的，即 要 input这个城市 各个地段的信息

比如 北京的无人驾驶车 就不能去 上海 

ml 可以以性能指标作为 目标  比如： 比赛中击败對手的百分比

LR 应该是 一个分类的，别想着他来做回归了

因为 它 使用了 sigmoid 非线性函数只不过由于输出是概率，所以它能用于排序

但并不代表 它能 用于 曲线拟合

聚类，关联规则 

建立 (X, Y) 坐标从而能用 二维面积来表示关系

数学处理：两边处理 sinx

1. 如果不看原理与公式，那么只能做 baseline

2. 如果伱胆敢说 自己懂一个算法 一定是 问这个损失函数

3. 感觉自己似乎 是在开始积累 证明了

一遇到 证明就想。。积累了

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