一、密度估计 图中说明了对多维特征向量进行密度估计的设定与公式。 训练集：{x(1),x(2),…,x(m)}，每个样本 xi 有 n 个特征。右侧用列向量表示样本 xx由各维特征组成（x
一、正态分布的定义 正态分布（Normal Distribution），又称高斯分布（Gaussian Distribution），是统计学和概率论中最经典、最重要的一种分布形式。它的曲线形状呈对称的钟形，中间高、两边低，且以均值为中心对称展开，数据大多集中在均值附近，越往两端越稀少。正态分布由均值
一、异常检测的定义 异常检测（Anomaly Detection）是一种数据分析技术，它通过分析数据集中的模式和行为，识别出那些与正常模式显著不同的观测值或事件。在实际应用中，它就像是一个敏锐的“守门人”，时刻监视着数据流，寻找那些“不按套路出牌”的数据点。 通俗理解：
一、AutoDL算力云介绍 AutoDL是一个提供高性能GPU算力租用的云计算平台，专注于为人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）项目提供服务，帮助用户以较低的成本获取强大的计算资源，加速模型训练和开发过程。 算力云特点 高性能GPU资源：提供多种高性能GPU配置，如RTX 3090、
一、K-means 初始化的定义 K-means 的初始化是指在算法开始时，随机选择 KK 个数据点作为初始聚类中心。之后，算法会不断迭代，逐步调整这些中心的位置。
一、K-means 优化目标与代价函数 符号说明（图左） <
一、K-means算法的定义 K-means算法是一种经典的聚类算法，它通过将数据划分为K个簇来实现聚类目标。算法的核心思想是通过迭代优化簇中心的位置，使得簇内的数据点尽可能接近簇中心，而不同簇之间的数据点尽可能远离。 通俗理解： 就好像是在一个操场上把一群乱跑的小孩
一、聚类的定义 聚类是一种常见的数据分析方法，它通过将数据集中的对象分组，使同一组内的对象相似度高，而不同组之间的对象相似度低。 通俗理解： 就像把一堆不同颜色和形状的玩具进行分类，把红色的玩具放一堆，蓝色的玩具放一堆，形状相似的也归到一起，这样就可以更清晰地了解玩具的组成情况。<
一、决策树与神经网络的对比 这幅图片对比了决策树和神经网络两种机器学习模型的特点：
