Wireless and Mobile Networks Introduction Elements of a Wireless Networks Wireless Hosts: laptop, PDA, IP phone. Base Station: connected to a wired network. relays responsible for sending packets between wired network and wire 2025-06-09 Computer Network > Wireless and Mobile Networks
The Transport Layer Transport-Layer Services Transport protocols run in end systems: - Sending side: breaks app messages into segments, passes to network layer. - Receiving side: reassembles segments into messages, passe 2025-06-08 Computer Network > Transport Layer
The Application Layer Principles of network applications Application architectures Three Kinds: - Peer to Peer - Client-Server - hybrid of P2P and Client-Server Client-Server Client-Server architecture has following charac 2025-06-07 Computer Network > Application Layer
统计学习及监督学习概论 作为《统计学习方法》一书的开篇内容,本文旨在系统梳理统计学习领域中的基本概念与常见问题,为后续章节的深入学习奠定理论基础。 模型评估与选择 训练误差与测试误差 一般而言,统计学习方法具体采用的损失函数未必是评估时使用的损失函数。 假设学习到的模型是 \(Y = \hat{f}(X)\),训练误差是模型 \(Y = \hat{f}(X)\) 关于训练数据集的平局损失: \[ R_{\text{emp 2025-06-05 机器学习 #算法
The Data Link Layer 交换机网络通信原理解析 交换机接口MAC地址的实际用途 交换机每个接口虽有MAC地址,但并非用于普通数据转发,而主要用于: - 管理访问(Telnet/SSH/Web界面登录) - 协议通信(STP生成树协议、LLDP等) - 故障诊断和监控 数据帧如何通过交换机转发 关键误解在于认为数据帧的目标MAC需要是交换机的MAC。实际上: 正常帧转发过程: 主机A发送数据到F时,帧中目标MAC是路由 2025-06-04 Computer Network > Data Link Layer
朴素贝叶斯法 \(\text{Naive Bayes}\) 朴素贝叶斯法基于一个强假设,即特征条件独立性。由条件独立性假设可将公式 \((2)\) 化简为公式 \((3)\)。此外,朴素贝叶斯法是对输入进行分类,这其中的机理涉及到两个概念:先验概率和后验概率;先验概率是类别的先验分布 \(P(Y)\),条件概率 \(P(X |Y)\) 是在类别条件下输入的分布,后验概率 \(P(Y |X)\) 是在输入条件下类 2025-06-04 机器学习 #算法
期望极大 EM 算法 \(\operatorname{EM}\) 算法通过迭代求 \(L(\theta) = \log P(Y | \theta)\) 的极大似然估计。每次迭代包含两步:\(\operatorname{E}\) 步,求期望;\(\operatorname{M}\) 步,求极大化。 算法步骤 输入:观测变量数据 \(Y\),隐变量数据 \(Z\),联合分布 \(P(Y, Z | \theta) 2025-06-03 机器学习 #算法
感知机 Perceptron 感知机用于二分类线性问题,这说明感知机只能用于二分类问题,同时样本数据线性可分。 接下来会介绍感知机的数学定义,也就是感知机的输入输出映射;然后介绍感知机的学习算法,学习什么?学习的是感知机数学定义中提及到的参数;如何学习?会介绍两种方法,第一种是基于原始损失函数的迭代算法,另一种是基于原始损失函数的对偶形式的迭代算法,这两种算法本质上等价。 2025-06-03 机器学习 #算法
上下文无关文法 上下文无关文法的定义 定义文法 \(G = (V, T, P, S)\),其中产生式,除了空产生式外,有如下特点: \[ \forall \alpha \to \beta \in P, \quad \beta \in (V \cup T)^{\ast}, \quad \text{All have } |\beta| \geq |\alpha|, \text{and } \alpha \in V \ 2025-06-03 形式语言与自动机
最大熵模型 Logistic Regression Logistic Distribution 设\(X\)是连续随机变量,\(X\)服从 logistic distribution 是指\(X\)具有下列分布函数和密度函数: \[ \begin{align} F(x) &= P(X \leq x) = \frac{1}{1 + e^{-(x-\mu)/\gamma}} \tag{1} \\ f(x) 2025-06-02 机器学习 #算法