因此，方差矩阵的近似将基于通过插入参数的估计量而获得。 然后，由于作为渐近多元分布，参数的任何线性组合也将是正态的，即具有正态分布。所有这些数量都可以轻松计算。首先，我们可以得到估计量的方差

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激光雷达是利用激光束来感知三维世界，通过测量激光返回所需的时间输出为点云。它集成在自动驾驶、无人机、机器人、卫星、火箭等许多领域。

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计算每个像素的一系列值的线性拟合，将 y 截距可视化为绿色，将正/负斜率可视化为红色/蓝色。

在前文“广义线性模型”中，提到广义线性模型（GLM）可概括为服务于一组来自指数分布族的响应变量的模型框架，正态分布、指数分布、伽马分布、卡方分布、贝塔分布、伯努利分布、二项分布、负二项分布、多项分布、泊松分布、集合分布等都属于指数分布族，并通过极大似然估计获得模型参数。

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Bar Chart of Linear Regression Coefficients as Feature Importance Scores 图像 小部件

近年来，随着数据安全和隐私保护的要求越来越严格，数据孤岛的问题越来越严重，阻碍了AI模型训练的进一步发展，因此隐私计算相关的研究和实践逐渐成为了一个热门的方向。很多机构和学者投入到了隐私计算赛道中。在众多的隐私计算算法中，隐私保护逻辑回归算法是在实践中用的更多的，因为其简单性、鲁棒性、良好的可解释性等优势，它已经被广泛应用于广告点击率预测，信用违约模型和反欺诈等应用中。

二维ee.List对象的列可以作为回归缩减器的输入。下面的例子提供了简单的证明；自变量是因变量的副本，产生等于 0 的 y 截距和等于 1 的斜率。

本文为你讲解模型偏差、方差和偏差-方差权衡的定义及联系，并教你用Python来计算。

数据科学的一个重要方面，是发现数据可以告诉我们什么未来的事情。气候和污染的数据说了几十年内温度的什么事情？根据一个人的互联网个人信息，哪些网站可能会让他感兴趣？病人的病史如何用来判断他或她对治疗的反应？

跟Python中的pandas的用法很像，相信用过Pandas的朋友上手应该无压力

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感谢李宏毅老师的分享，他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。因为这个视频是在Youtube上面，有些朋友可能无法观看，我把它搬运下来放在云盘上面，大家点击阅读原文，就可以直接在手机随时随地观看了。再次，感谢李老师的付出和贡献。

对于那些不知道的人来说，《炉石传说》是一款策略纸牌游戏，其目标是创建一个包含30张纸牌的卡组并与对手对抗，将对手降至0命值的玩家将首先获胜。在竞技场游戏模式中，玩家一次抽30张牌，每次在3张牌中选择。

数据集 cruise.csv 包含了船的吨位、大小、乘客密度、船员数量等特征，业务需要建立一个船员数量与其他相关特征的回归模型，从而能估计船员数量。

今天的文章和大家聊聊文本分析当中的一个简单但又大名鼎鼎的算法——TF-idf。说起来这个算法是自然语言处理领域的重要算法，但是因为它太有名了，以至于虽然我不是从事NLP领域的，但在面试的时候仍然被问过好几次，可见这个算法的重要性。

推荐系统应用的十分广泛：如果你考虑网站像亚马逊，或网飞公司或易趣，或iTunes Genius，有很多的网站或系统试图推荐新产品给用户。如，亚马逊推荐新书给你，网飞公司试图推荐新电影给你，等等。

16.推荐系统 Recommender System 16.1 问题形式化 Problem Formulation 推荐系统的改善能为公司带来巨大的收益 [以下为 Andrew Ng 的原话]第一、仅仅因为它是机器学习中的一个重要的应用。在过去几年，我偶尔访问硅谷不同的技术公司，我常和工作在这儿致力于机器学习应用的人们聊天，我常问他们，最重要的机器学习的应用是什么，或者，你最想改进的机器学习应用有哪些。我最常听到的答案是推荐系统。现在，在硅谷有很多团体试图建立很好的推荐系统。因此，如果你考虑网站像亚马逊，