斯坦福CS229机器学习笔记-Lecture6-多元伯努利事件模型+SVM支持向量机

最新推荐文章于 2019-11-11 16:17:18 发布
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#机器学习 #CS229

作者：teeyohuang

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声明：此系列博文根据斯坦福CS229课程，吴恩达主讲 所写，为本人自学笔记，写成博客分享出来

          博文中部分图片和公式都来源于CS229官方notes。

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大语言模型在金融风控中的应用
AI天才研究院
03-09 1582
金融风控是金融机构确保其资产安全和业务稳定的重要手段。随着金融市场的复杂性和交易量的增加，传统的风控方法已难以应对日益增长的风险。近年来，随着大数据和人工智能技术的快速发展，金融风控领域逐渐引入了新的技术手段，其中大语言模型的应用尤为引人注目。大语言模型（Large Language Models, LLMs）通过在大规模文本数据上进行预训练，具备了强大的语言理解和生成能力。这些模型不仅能够处理结构化数据，还能从非结构化文本中提取有价值的信息，从而为金融风控提供了新的解决方案。
机器学习中的损失函数
qq_45288106的博客
06-25 216
机器学习中的损失函数
斯坦福大学机器学习课程讲义cs229-andrew Ng. lecture notes
10-16
斯坦福大学机器学习课程讲义cs229-andrew Ng. lecture notes 机器学习最好的入门材料。
朴素贝叶斯模型 多元伯努利事件模型+多项式事件模型 Multi-Variate Bernoulli Event Model and Multinomial Event Model
心之所向
07-17 4377
朴素贝叶斯模型（Naïve Bayes Models）： 适用于离散分布的朴素贝叶斯模型是个概率模型、生成式模型、广泛用于文本分类，自然语言处理和模式识别。 生成式和判别式模型区别： 贝叶斯公式如下： 由于同一个训练集p(x) p(y)相等，则可转成以下公式： 朴素贝叶斯模型有两种事件模型，分别：多元伯努利事件模型+多项式事件模型，Multi-Variate Bernou...
CS229 Lecture Note 1(监督学习、线性回归)
分享人工智能学习心得与实践经验，探讨应用场景，见证变革与进步
07-31 2363
CS229 Lecture Note 1(监督学习、线性回归)
CS229 Lecture 1
Light_blue_love的专栏
07-13 359
CS229 Lecture 1 监督学习 学习理论 无监督学习 强化学习 监督学习：学习算法是有标准答案的，即训练数据是有对应的标签的。如线性回归，分类算法都属于监督学习。 无监督学习：即学习算法对于学习的结果是否正确是没有标准答案，这类学习主要是通过对数据特征的学习，发现数据中潜在的规律。例如聚类算法。 强化学习：该学习是一个不断强化的过程，并不是一次性的。这类学习算法做出相应的动作，系统是...
CS229 Lecture Notes
08-28
CS229 Lecture Notes
【CS229机器学习】 Lecture6：多项事件模型与文本分类，关于SVM的函数裕度与几何裕度
Kuroneko
11-11 401
接上次：https://blog.csdn.net/cyr429/article/details/102873031 2.3 多项事件模型与文本分类 之前讨论了将朴素贝叶斯运用于多元伯努利分布来实现文本分类的问题，但是这个模型有个问题就是不会统计某个词在一封邮件中出现的次数，所以我们考虑另一种模型。 首先改变的是表示一封邮件的方式，之前我们用0011000...这样的布尔向量表达一封邮件，序...
CS229 Lecture notes
10-30
Generative Learning algorithms So far, we’ve mainly been talking about learning algorithms that model p(y|x; θ), the conditional distribution of y given x. For instance, logistic regression modeled p(y|x; θ) as h(x) = g(θT x) where g is the sigmoid func- tion. In these notes, we’ll talk about a different type of learning algorithm.
CS229 LECTURE NOTES
04-20
斯坦福CS229机器学习课程讲义，英文不好可以参考jerrylead博客
CS229 Lecture notes Andrew Ng
07-02
CS229 Lecture notes Andrew Ng 机器学习 电子版
Stanford Machine Learning CS229 lecture notes (autumn 2019)
12-28
2019年的讲义，可搭配流传广泛的2018的CS229视频进行学习，免积分。
贝叶斯分类算法/伯努利模型/多项式模型
04-27
贝叶斯分类算法 贝叶斯分类算法的伯努利模型 贝叶斯分类算法的多项式模型 NaiveBayesClassifier
bmdistribution:多元二元（伯努利）混合模型分布和拟合-matlab开发
06-01
Matlab 的多元二元（伯努利）混合模型的实现。 例如，可用于对二值图像分布中的像素分布进行建模。 这个库尽可能地遵循 matlab 分布类，更准确地说是高斯混合模型之一。 例子： """ Xlearn = [bsxfun(@lt, rand(40000, 9), [.1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9]); bsxfun(@lt, rand(10000, 9), [.9 .8 .7 .6 .5 .4 .3 .2 .1])]; bmm = fitbmdist(Xlearn, 2, 'Options', struct('MaxIter', 1000, 'TolFun', 1e-4)) bmm.组件比例bmm.Means Xtest = [bsxfun(@lt, rand(1000, 9), [.1 .2 .3 .4 .5 .6 .7 .8 .9]); bsxfun(@lt,
斯坦福 机器学习-第一章监督学习
hzp666的博客
08-23 1102
CS229 Lecture notes 原作者：Andrew Ng（吴恩达） 翻译：CycleUser 监督学习（Supervised learning） 咱们先来聊几个使用监督学习来解决问题的实例。假如咱们有一个数据集，里面的数据是俄勒冈州波特兰市的 47 套房屋的面积和价格： 这些数据来投个图吧： 这里要先规范一下符号和含义，这些符号以后
文档生成模型：多元贝努利vs多项式
六轱辘的专栏
05-05 2433
对比文档生成模型中的多元贝努利模型和多项式模型！
「Machine Learning」Learning Theory from CS229 Lecture Notes
小锋子Shawn
10-26 304
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.csdn.net/dgyuanshaofeng/article/details/83388957 CS229 课程笔记地址：Learning Theory 第一, 偏差(Bias)和方差(Variance)的折中 偏差, 模型的偏差为期望泛化误差(the expected...
CS229 Lecture Notes(2): Logistic Regression
weitian_bnu的博客
04-18 314
Logistic Regression Binary classification problem Failure of OLS regression in binary classification problem:hard to define the threshold no sense if y>1y>1 or y<0y<0 Hypothesis: hθ(x)=g(θTx)=11+e−θTxh
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