ML的基础公式
都是一些基础公式。
KNN
Expected Conditional Entropy ，Cross Entropy Loss
Bias Variance Decomposition
Bagging
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decision-tree
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内容有：
ID3
C4.5在底下这个github里面哦https://github.com/baibizhe/csc311/blob/master/course%20note/decision%20
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估计器的性质和克拉美-罗下界(第一篇MD包含LATEX的文章)
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开头澄清： estimator = 统计器 bias = 偏差 variance = 方差补充证明：https://baibizhe.github.io/2020/02/26/%E7%AC%AC%E
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不同的近似优化算法的误差和时间复杂度
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前注： \(\mathcal{E}{app} = (approximation error)\) \( \mathcal{E}{\text {est }} =(estimation error) \m
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参数有关的三大检测
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LRT似然比检验（likelihood ratio test, LRT）是一种检验参数能否反映真实约束的方法1 LRT for Normal distribution with known $\sig
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第一份补充证明
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前注： estimator = 估计器宗旨：好奇的可以看一看，我觉得一般人用不到证明，如果你实在看不懂也没事，记住定理和定理带来的性质就行了。
1.1 证明某一个estimator是无偏的举例：哪一个
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