第5节-高斯判别分析和朴素贝叶斯

最新推荐文章于 2022-07-15 19:50:02 发布
原创 最新推荐文章于 2022-07-15 19:50:02 发布 · 993 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

本视频介绍两种重要的机器学习算法：高斯判别分析与朴素贝叶斯。前者是一种基于概率密度函数的分类方法，后者则广泛应用于文本分类等场景。

　　第五个视频介绍了高斯判别分析（Gaussian Discriminant Aanalysis）和朴素贝叶斯（Naive Bayes）。








Stanford机器学习课程笔记2-高斯判别分析与朴素贝叶斯
xiahouzuoxin
04-23 1万+
转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/判别学习算法和生成学习算法高斯判别分析（Gaussian Discriminant Analysis）朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian)拉普拉斯平滑（Laplace smoothing)判别学习算法和生成学习算法判别学习算法：直接学习p(y|x)，即直接通过输入特征空间x去确定目标类型{0,1}，
机器学习（3）高斯判别分析&朴素贝叶斯分类器
lxx909546478的博客
10-19 3743
判别模型与生成模型 判别模型 判别模型是对观测数据进行直接分类，常见的判别模型有逻辑回归和感知机算法等。此模型仅对数据进行分类，并不能具象化或者量化数据本身的分布状态，因此也无法根据分类生成可观测的图像。 生成模型 与判别模型不同，生成模型首先了解数据本身分布情况，并进一步根据输入 x，给出预测分类 y 的概率。该模型有着研究数据分布形态的概念，可以根据历史数据生成新的可观测图像。 贝叶斯分类就是一个典型的例子。在这个例子中，我们有一个先验分类，根据这个先验分类，我们可以使用贝叶斯公式计算每个分类的概率，然
生成学习算法（Generative Learning）：GDA（高斯判别）和Navie Bayes（朴素贝叶斯）（一）
woaidapaopao的博客
10-31 1932
是·
6.生成学习算法，高斯判别和朴素贝叶斯
geeksu的博客
10-10 829
首先，我们举个例子来说明什么是生成学习算法：   假设要判定一个病人所患的是癌症是良性的还是恶性的，我们可以分别对恶性的样本进行训练得到一个模型，再在对良性的样本进行训练得到一个模型， 然后对新的病人分别匹配这两个样本看看哪一个样本匹配的更好，匹配较好的那个即为所求。 生成学习算法概念：对两个类别的样本分别进行建模，用新的样本去匹配两个模型，匹配度较高的作为新样本的类别。 判别算法的概
机器学习第四篇（stanford大学公开课学习笔记） —生成型学习算法之高斯判别分析模型和朴素贝叶斯方法
IT小虫
08-05 1114
一、生成型学习算法（Generative Learning Algorithms) 和
高斯判别分析与高斯混合分布之庖丁解牛（第一集）
我们的时光！
03-31 4752
数学是科学的皇后                             ——“数学王子”高斯 正态分布的历史： 谈及正态分布的历史，不得不提两位数学家，第一位，Abraham de Moivre（法国裔英国籍数学家 1667.05.26---1754.11.27  中文翻译：德莫佛），在1733年，首次提出了正态分布； 第二位是“数学王子”，约翰·卡尔·弗里德里希·高斯（
生成模型学习笔记：从高斯判别分析到朴素贝叶斯
weixin_33670786的博客
12-24 334
机器之心专栏作者：张威翻译：燕子石本文是哥伦比亚大学研究生张威在生成模型上的学习笔记，由毕业于新西兰奥克兰理工大学的燕子石翻译。机器之心之前曾介绍过张威所写的吴恩达《机器...
生成学习与高斯判别分析：朴素贝叶斯与拉普拉斯平滑
"这篇公开课笔记主要涵盖了生成学习算法，其中包括高斯判别分析法和朴素贝叶斯，以及拉普拉斯平滑的概念。" 在机器学习领域，生成学习算法是一种重要的学习策略，它通过学习数据的联合概率分布来构建模型。这种算法...
高斯判别分析和朴素贝叶斯分类器
poi7777的专栏
03-26 5009
因为自己的数学功底非常差，所以只能从工程应用的角度来看这两个智能学习算法。 分类模型分为判别模型和生成模型： 判别模型的思路是我先根据已知的数据生成一个分类器，遇到要分类的对象，我们首先提取这个对象的特征，然后把这些特征放入之前的分类器中，从而得到分类结果。 生成模型的思路是假定我要把所有数据分成A,B两类，那么我根据已知属于A类的数据，来生成一个代表A类的模型，再根据已知属于B类的
高斯判别分析(GDA)和朴素贝叶斯(NB)
TaoTaoFu的博客
12-08 559
本文先介绍生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model)的区别，然后重点介绍生成模型中的两个例子：高斯判别分析(Gaussian discriminant analysis)和朴素贝叶斯方法(Naive Bayes) 生成模型和判别模型 监督学习一般学习的是一个决策函数： y=f(x) 或者是条件概率分布： p(y|
判别模型、生成模型与朴素贝叶斯方法【转】
weixin_30337157的博客
11-23 365
转载时请注明来源：http://www.cnblogs.com/jerrylead 1判别模型与生成模型 上篇报告中提到的回归模型是判别模型，也就是根据特征值来求结果的概率。形式化表示为，在参数确定的情况下，求解条件概率。通俗的解释为在给定特征后预测结果出现的概率。 比如说要确定一只羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是先从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊的特征来预测出这只羊是山羊...
朴素贝叶斯 高斯分布
zjkman163com的博客
07-23 1279
朴素贝叶斯的分类: 在sk-learn中提供了三种不同类型的贝叶斯模型算法 高斯模型 多项式模型 伯努利模型 高斯模型API from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 实例化模型对象的时候，我们不需要对高斯朴素贝叶斯类输入任何的参数，可以说是一个非常轻量级的类，操作非常容易。但过于简单也意味着贝叶斯没有太多的参数可以调整，因此贝叶斯算法的成长空间并不是太大，如果贝叶斯算法的效果不是太理想，我们一般都会考虑换模型。 predict_proba(): 给出每一个测试
朴素贝叶斯（Naive Bayes）详解
weixin_60737527的博客
07-15 3万+
贝叶斯决策论、朴素贝叶斯原理与算法实现、具体应用。
高斯判别分析(Gaussian discriminant analysis)和朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)
Jeffrey-Heart
05-13 2779
高斯判别分析(Gaussian discriminant analysis)和朴素贝叶斯方法(Naive Bayes) 生成模型和判别模型 监督学习一般学习的是一个决策函数： y=f(x) 或者是条件概率分布： p(y|x) 判别模型直接用数据学习这个函数或分布，例如Linear Regression和Logistic Regression。 生成模型是用数据先学习联合概率分布p(x...
ML—高斯判别分析、朴素贝叶斯和逻辑回归
掉下个小石头
12-31 5198
华电北风吹 天津大学认知计算与应用重点实验室 最后修改日期：2015/8/22       近来看论文中经常看到GDA和朴素贝叶斯，并且论文中说的算法中用到的贝叶斯公式，对怎么用的原理以前没有仔细研究，今天仔细的看了斯坦福机器学习的关于GDA，NB和LR的讲义部分。理解了贝叶斯公式在GDA和NB中的原理，以及GDA和LR的关系。       与以前学习贝叶斯公式相比
Kaggle入门实例-预测房价
Irving_zhang的专栏
11-17 1万+
问题链接：House Prices: Advanced Regression Techniques问题描述： 通过79个变量（几乎）描述爱荷华州埃姆斯（Ames）住宅的每一个特征，在这个竞赛里，需要你预测每个住宅的最终价格，并最终提交。参考文献： 第一次真正对这么复杂的数据进行操作，初学者都会有点不知所措。参考了其他参赛者的笔记： 1、Comprehensive data exploration
第0节-斯坦福cs229机器学习笔记
Irving_zhang的专栏
01-15 4668
国内本科和研究生对于机器学习的热情特别高涨，北邮研一开了一门机器学习与模式识别的课程100人的课容量，两秒就抢没了。然而据我观察很多同学学习机器学习的时候有两个问题，第一学习资料杂乱，符号标记不一致导致公式推导过程难以记忆。第二，缺少动手编程的机会，因此对很多公式理解不深刻。 　　斯坦福人工智能实验室是人工智能领域的扛把子，牛人包括现在在百度的吴恩达NG（具体课程CS229）和现在在Google
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值