似然函数 likelihood function 一种关于统计模型参数的函数。给定输出 x 时，关于参数 θ 的似然函数 L(θ|x)（在数值上）等于给定参数 θ 后变量 X 的概率：L(θ|x)=P(X=x|θ)。Reference:似然函数_百度百科极大似然估计_百度百科 统计学习方法
《统计学习方法》（李航） 读书笔记 （一） 第一章统计学习方法概论 1.1 统计学习 1.特点统计学习：statisticallearning，关于计算机基于数据结构概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。也称为“统计机器学习”（statisticalmachinelearning）。主要特点：（1）以计算机及网络为平台；（2）以数据为研究对象，数据驱动；（3）目的是对数据进行分许与预测；（4）以方法为中心，构建模型并应用模型进行预测 统计学习方法 机器学习
遗传算法 - 联赛选择算法 tournament selection 联赛选择算法是一种选择生成后代进入种群的方法，与 RouletteWheelSelection 算法的功能相同。每次从种群中取出 k 个个体，然后选择其中适应性最好的一个进入子代种群。几元竞赛就是一次性在总体中取出几个个体。*（另一种解释？）算法思想：k 个个体竞争产生下一代，优胜劣出。随机挑选 k 个竞争者，在交配池中竞争每一位基因遗传，适应性最好的将获得该基因的遗传权。*（）tournamentselecti 遗传算法
t-test T 检验 T 检验，亦称 studentt 检验（Student'sttest），主要用于样本含量较小（例如 n<30），总体标准差 σ 未知的正态分布。t 检验是用 t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。t 检验分为单总体检验和双总体检验。单总体检验：检验一个样本平均数与一个已知的总体平均数的差异是否显著。双总体检验：检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体 t 检验又分为两种情况 统计学
贝叶斯网络上检查条件独立性 前两天做了一个在贝叶斯网络上检查子集间条件独立性的题，认真研究了一番。题目要求在一个贝叶斯网络模型中，给出 X、Y、Z 三个集合，检查在观察到集合 Z 的条件下，集合 X 和集合 Y 的条件独立性。这个题目有两种解法，一种是通过采样来估计，另一种是理论求解。这里，我通过将贝叶斯网络转化为一个无向图，深度搜索得到所有潜在的从 X 集到 Y 集的路径，然后观察 Z 集中的元素。通过检查每一条路径是否在观测 Z 集的情况下 activat 条件独立性 贝叶斯网络
Angry Birds 的计算复杂度问题 时间做了一个关于 NP 问题的题目，老师一开始就给了个 ppt，看起来贼吃力，后来一个 assignment 才很鸡贼的又给了一篇文章，是他的一个学生的论文讨论这个问题。当时快考试了，匆匆写了些乱七八糟的，现在把它翻出来，趁着假期时间整理一下所学知识。开个坑督促自己把这篇文章研究完，同时也记录下自己的理解。据说去年的 assignment 也是这篇文章，当时文章还未发表，还让学长们写 review。这里的图片都是我 NP AngryBirds
SQL 语句 UNION 并集 UNIONALL 这个指令的目的也是要将两个 SQL 语句的结果合并在一起。将每一笔符合条件的资料都列出来，无论资料值有无重复。INTERSECT 交集 MINUS 差集。 SQL