生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯—斯坦福ML公开课笔记5

最新推荐文章于 2019-07-21 12:35:15 发布
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本篇博客为斯坦福机器学习课程第五讲的学习笔记，主要介绍生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯及拉普拉斯平滑等核心概念和技术。

注：公式9

转载自：http://blog.csdn.NET/xinzhangyanxiang/article/details/9285001


本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法（generate learning algorithm）、高斯判别分析（Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA）、朴素贝叶斯（Navie Bayes）、拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）。









斯坦福机器学习ML公开课笔记1-15（完整版、带目录索引和NG原版讲义）
11-07
公开课笔记5——生成学习、高斯判别、朴素贝叶斯 公开课笔记6——NB多项式模型、神经网络、SVM初步 公开课笔记7——最优间隔分类、原始/对偶问题、SVM对偶 公开课笔记8———核技法、软间隔分类器、SMO算法 公开课...
斯坦福ML公开课笔记5.pdf
11-05
### 斯坦福机器学习公开课第五讲：生成学习算法与高斯判别分析 #### 一、生成学习算法概述 本节课重点介绍了生成学习算法（Generate Learning Algorithm），它与之前课程中提到的判别学习算法形成鲜明对比。判别...
【学习笔记】斯坦福大学公开课（机器学习） 之生成学习算法：朴素贝叶斯
大白的博客
06-21 459
朴素贝叶斯（Naive Bayes）在上一篇介绍的高斯判别分析模型，特征向量XX是连续的实向量。对于离散的特征值来说xx，我们就需要用到另一种模型。 现在我们需要建立一个模型，来识别一封邮件是否是垃圾邮件。邮件分类是众多文本分类问题中的一种。 在开始建立模型之前，我们需要特征值xix_{i}来表示邮件的内容。首先我们要指定一个特征向量，其长度就是字典中单词的个数。如果在邮件中，该单词出现了，那么
Andrew Ng Stanford机器学习公开课 总结(5) Lecture 5 高斯判别分析和朴素贝叶斯
weixin_40901056的博客
07-21 430
layout: post title: Andrew Ng Stanford机器学习公开课 总结（5） subtitle: Lecture 5 高斯判别分析和朴素贝叶斯 date: 2019-07-19 author: ZhangWenXiang header-img: img/post-bg-cook.jpg catalog: true tags: -...
生成学习算法、高斯判别分析法、朴素贝叶斯-机器学习公开课第五讲
h__ang的博客
11-06 571
机器学习公开课第五讲 这篇笔记对应的是公开课视频的第五个，讲到的内容有生成学习算法(generative learning algorithm)、高斯判别分析法(Gaussian Discriminant Analysis)、朴素贝叶斯(naive Bayes)和拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing). 算法实现（python代码）： import xlrd import numpy ...
斯坦福机器学习： 网易公开课系列笔记（五）——高斯判别分析、朴素贝叶斯
起风之后，只剩沙丘
02-20 1959
高斯判别分析(Gaussian discriminant analysis) 判别模型和生成模型       前面我们介绍了Logistic回归，通过学习hΘ(x)来对数据的分类进行预测：给定一个特征向量x→输出分类y∈{0,1}。这类通过直接学习分类决策函数 hΘ(x)或者直接对后验概率分布P(y|x)进行建模的学习方法称为判别方法，得到的模型称为判别模型。如果是直接对P(x|y)进
机器学习斯坦福公开课学习笔记
du_qi的博客
03-12 1681
第1课 机器学习的动机与应用无监督学习适用于即使是人也不知道正确答案，但是要进行分类的数据，即对无标签数据进行分类 强化学习可用于机器人领域，实现一些很复杂的、人很难写出每个细节的控制程序，如机器人或机器狗的行走、跨越障碍第2课 监督学习应用与梯度下降视频中定义的一些符号：m训练样本数，n特征数，X输入样本，Y输出变量，θ\theta参数向量,(x(i),y(i))(x^{(i)}, y^{(i)
[置顶] 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯、Laplace平滑——斯坦福ML公开课笔记5...
weixin_30914981的博客
07-10 145
转载请注明：http://blog.youkuaiyun.com/xinzhangyanxiang/article/details/9285001 该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里。 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法（generate learning algorithm）、高斯判别分析（Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA）、朴素贝叶...
斯坦福机器学习网易公开课笔记5
zhonglj0314的专栏
02-23 898
这一讲介绍生成学习算法，具体学习一种生成学习算法，称为高斯判别分析并简单对比生成学习算法和判别学习算法之间的区别；朴素贝叶斯算法和Laplace平滑。
CS229学习笔记之朴素贝叶斯
u012946504的博客
12-12 528
斯坦福大学公开课 CS229 系列学习笔记之六
吴恩达斯坦福机器学习公开课中文笔记合集
除此之外，笔记还涉及贝叶斯统计视角下的学习方法，例如朴素贝叶斯分类器、高斯判别分析（GDA）等生成模型；介绍了期望最大化算法（EM Algorithm）在混合高斯模型（GMM）中的应用；探讨了强化学习初步概念，如...
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）
最新发布
11-26
【电力系统潮流】5节点系统潮流计算-牛拉法和PQ分解法（Matlab代代码实现）内容概要：本文介绍了基于Matlab实现的5节点电力系统潮流计算，重点采用牛顿-拉夫逊法（牛拉法）和PQ分解法两种经典算法进行求解。文档详细阐述了两种方法的数学模型、迭代过程及收敛特性，并通过Matlab代码实现对同一测试系统进行仿真分析，对比了两种算法在计算精度、收敛速度和编程复杂度方面的差异。文中包含完整的代码结构、关键函数说明以及运行结果展示，有助于理解电力系统潮流计算的基本原理与数值方法的应用。; 适合人群：电力系统相关专业的本科生、研究生及从事电力系统分析与仿真的科研人员和技术工程师。; 使用场景及目标：①掌握牛顿-拉夫逊法和PQ分解法在电力系统潮流计算中的具体实现过程；②通过Matlab编程加深对潮流算法迭代机制、雅可比矩阵构建与节点分类的理解；③用于教学演示、课程设计或科研项目中作为基础算法参考。; 阅读建议：建议读者结合电力系统分析基础知识，先理解算法原理再逐步调试代码，重点关注节点导纳矩阵的形成、功率偏差计算与修正方程求解环节，同时可通过修改系统参数验证算法稳定性与适用范围。
基于51单片机的直流电机调速测速正反转控制
11-26
基于51单片机，实现对直流电机的调速、测速以及正反转控制。项目包含完整的仿真文件、源程序、原理图和PCB设计文件，适合学习和实践51单片机在电机控制方面的应用。 功能特点 调速控制：通过按键调整PWM占空比，实现电机的速度调节。 测速功能：采用霍尔传感器非接触式测速，实时显示电机转速。 正反转控制：通过按键切换电机的正转和反转状态。 LCD显示：使用LCD1602液晶显示屏，显示当前的转速和PWM占空比。 硬件组成 主控制器：STC89C51/52单片机（与AT89S51/52、AT89C51/52通用）。 测速传感器：霍尔传感器，用于非接触式测速。 显示模块：LCD1602液晶显示屏，显示转速和占空比。 电机驱动：采用双H桥电路，控制电机的正反转和调速。 软件设计 编程语言：C语言。 开发环境：Keil uVision。 仿真工具：Proteus。 使用说明 液晶屏显示： 第一行显示电机转速（单位：转/分）。 第二行显示PWM占空比（0~100%）。 按键功能： 1键：加速键，短按占空比加1，长按连续加。 2键：减速键，短按占空比减1，长按连续减。 3键：反转切换键，按下后电机反转。 4键：正转切换键，按下后电机正转。 5键：开始暂停键，按一下开始，再按一下暂停。 注意事项 磁铁和霍尔元件的距离应保持在2mm左右，过近可能会在电机转动时碰到霍尔元件，过远则可能导致霍尔元件无法检测到磁铁。 资源文件 仿真文件：Proteus仿真文件，用于模拟电机控制系统的运行。 源程序：Keil uVision项目文件，包含完整的C语言源代码。 原理图：电路设计原理图，详细展示了各模块的连接方式。 PCB设计：PCB布局文件，可用于实际电路板的制作。
基于OPPO竞赛的本科毕业论文开源实现方案
11-26
本资源包所含程序代码均已完成全面质量检测，各项功能模块运行状态稳定可靠。针对技术实现层面的疑问或系统架构讨论，用户可通过站内通信渠道提交问题，项目维护团队将在24小时内予以专业解答。 该资源包主要面向计算机学科教育应用场景，特别适用于高等院校的毕业设计项目开发、课程实践任务等教学需求。在人工智能、计算机科学与技术等专业方向的教学实践中，该资源包提供的算法实现案例和工程框架具有显著参考价值。 使用者获取资源后，建议优先查阅项目文档中的README技术说明文件（若存在），其中详细记载了环境配置要求、依赖组件清单及部署流程等关键技术参数。需要特别声明的是，本资源包所有内容仅限于技术交流与学术研究范畴，严格禁止任何形式的商业性应用或二次销售行为。所有源代码及文档资料的知识产权均受相关法律法规保护。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告.pdf
11-26
2025 AI赋能能源系统：解锁可持续AI 助力韧性能源转型研究报告
C# winform yolov11-onnx实例分割模型部署源码.zip
11-26
【测试环境】 vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8.0 onnxruntime1.16.3 视频演示：https://www.bilibili.com/video/BV1yu1qYaE5K/ 博文地址：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/142727953
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
11-26
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究，重点进行了系统建模与控制策略的设计与仿真验证。通过引入螺旋桨倾斜机构，该无人机能够实现全向力矢量控制，从而具备更强的姿态调节能力和六自由度全驱动特性，克服传统四旋翼欠驱动限制。研究内容涵盖动力学建模、控制系统设计（如PID、MPC等）、Matlab/Simulink环境下的仿真验证，并可能涉及轨迹跟踪、抗干扰能力及稳定性分析，旨在提升无人机在复杂环境下的机动性与控制精度。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的研究生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师，尤其适合研究先进无人机控制算法的技术人员。; 使用场景及目标：①深入理解全驱动四旋翼无人机的动力学建模方法；②掌握基于Matlab/Simulink的无人机控制系统设计与仿真流程；③复现硕士论文级别的研究成果，为科研项目或学术论文提供技术支持与参考。; 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作，重点关注建模推导过程与控制器参数调优，同时可扩展研究不同控制算法的性能对比，以深化对全驱动系统控制机制的理解。
斯坦福ML公开课5：生成学习与高斯判别分析详解
在斯坦福大学的机器学习公开课笔记5中，重点讨论了生成学习算法与判别学习算法的区别，以及高斯判别分析（Gaussian Discriminant Analysis, GDA）的具体应用。生成学习算法与传统的判别学习方法如感知器和逻辑斯蒂...
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