2018级计算机实验班《机器学习》-
《机器学习》第二次作业——第四章学习记录和心得
  。 在贝叶斯决策分类中，生成模型通常用于估计每个类别的观测似然概率𝑝(𝒙|𝐶𝑖)，再结合先验概率得到联合概率𝑝(𝒙,𝐶𝑖)=𝑝(𝒙|𝐶 -
《机器学习》第二次作业——第四章学习记录和心得
第四章 线性判据与回归 4.1 线性判据基本概念 生成模型：给定训练样本 {𝒙𝑛}，直接在输入空间内学习其概率密度函数𝑝(𝒙)。 在贝叶斯决策分类中，生成模型通常用于估计每个类别的观测似然概率𝑝(𝒙|𝐶𝑖)，再结合先验概率得到联合概率𝑝(𝒙,𝐶𝑖)=𝑝(𝒙|𝐶𝑖)𝑝 -
《机器学习》第二次作业——第四章学习记录和心得
第四章 4.1线性判据基本概念 生成模型：直接在输入空间中学习其概率密度p(x)，对于贝叶斯分类，用作观测似然。然后可以通过这个p(x)生成新的样本数据；也可以检测出较低概率的数据，进行离群点检测。但是p(x)需要大量的数据才能学习得好，不然会出现维度灾难。 判别模型：直接在输入空间输出后验概率。快 -
机器学习第四章笔记
机器学习第四章学习笔记 思维导图 4.1线性判据 4.2线性判据学习概述 4.3并行感知机算法 4.4串行感知机算法 4.5Fisher线性判据 4.6支持向量机 4.7拉格朗日乘数法 4.8拉格朗日对偶问题 4.9支持向量机学习算法 4.10软间隔支持向量机 4.11线性判据多类分类 4.12线性 -
《机器学习》第二次作业——第四章学习记录和心得
#第四章 线性判据与回归 ##4.1 线性判据基本概念 1.生成模型 给定训练样本{xn}，直接在输入空间内学习其概率密度函数p(x)。 贝叶斯决策分类中，生成模型常用于估计p(x|Ci)，再结合先验概率得到联合概率p(x,Ci)=p(x|Ci)p(Ci)，再积分，得到边缘概率密度函数p(x)=Σi -
《机器学习》第二次作业——第四章学习记录和心得
第四章 线性判据与回归 4.1、线性判据基本概念 生成模型 给定训练样本{𝒙𝑛}，直接在输入空间内学习其概率密度函数𝑝(𝒙)。 在贝叶斯决策分类中，生成模型通常用于估计每个类别的观测似然概率𝑝(𝒙|𝐶𝑖)，再 结 合 先 验 概 率 得 到 联 合 概 率𝑝𝒙,𝐶𝑖=𝑝(� -
《机器学习》第二次作业——第四章学习记录和心得
#《机器学习》第四章学习记录和心得 #Bienvenu à nouveau ！ ##思维导图 #Chapter 4 4.1、 线性判据基本概念 生成模型：给定训练样本 {𝒙𝑛}，直接在输入空间内学习其概率密度函数𝑝(𝒙)。 在贝叶斯决策分类中，生成模型通常用于估计每个类别的观测似然概率𝑝( -
《机器学习》第二次作业——第四章学习记录和心得
第四章 线性判据与回归 4.1 线性判据基本概念 生成模型： 给定训练样本{Xn},直接在输入空间内学习其概率密度函数p(x)。 优势： 可以根据p(x)采样新的样本数据。 可以检测出较低概率的数据，实现离群点检测。 劣势： 如果是高维的x，需要大量训练样本才能准确的估计p(x) ;否则，会出现维度 -
《机器学习》第二次作业——第四章学习记录和心得
第四章 线性判据与回归 ###4.1 线性判据基本概念 1. 生成模型 在 \({x_n}\) 中直接学习：\({p(x)}\) 以贝叶斯为例：生成模型 ——(估计)——> 观测似然概率 ——+先验概率——> 联合概率 ——积分——> 边缘概率密度函数 P(x) ——> 后验概率 \(P(C_i,