生成模型之高斯判别

生成模型的高斯判别
最新推荐文章于 2022-08-31 15:47:06 发布
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博客围绕生成模型中的高斯判别展开，但具体内容缺失。高斯判别在信息技术领域的数据分析、机器学习等方面有重要应用，可用于分类和回归等任务。

【ML】高斯混合模型GMM（生成模型）
Explore
03-31 3103
高斯混合模型GMM（生成模型）   高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了EM算法进行训练。 高斯分布   高斯分布是一种常用的连续变量分布的模型。若单个随机变量xxx服从均值为μ\muμ，方差为σ2\sigma^2σ2的高斯分布，记为x N(μ,σ2)x~\mathcal{N}(\mu,\s...
机器学习 高斯判别分析的数学原理及Python简单可视化实现
ShiZhanfei的博客
12-16 905
一、生成学习算法 判别学习算法，为对整个样本集进行总体建模（即对P{y|x}建模，给定特征时输出某种结果的概率），训练得到参数后对给定的输入代入参数得到输出。 在分类问题中，有一类算法叫生成学习算法，会对不同的类别分别进行建模（即对P{x|y}建模，给定结果时显示某种特征的概率)，然后把输入分别用不同类别模型进行处理，看最符合哪个。 使用生成模型进行输出分类(以0-1分类为例）时，往往还会计算P{...
深入浅出机器学习之生成模型，高斯判别
王浩的专栏
11-22 1473
本文以斯坦福大学机器学习课程个人笔记完整版为基础，融合自己的理解。主要想再次降低门槛，省去复杂的公式推导，强化思路的分析。
生成模型、高斯判别分析、朴素贝叶斯——斯坦福CS229机器学习个人总结（二）
Jiahe的博客
04-15 3060
1、生成学习算法（Generative Learning Algorithm）1.1、判别模型与生成模型判别模型：训练出一个总模型，把新来的样本放到这个总模型中，直接判断这个新样本是猫还是狗。生成模型：先训练出一个猫的模型，再训练出一个狗的模型。把新来的样本放到猫的模型里，看它生成的概率是多少，再把它放到狗的模型里，看它生成的概率是多少。如果用猫的模型生成的概率比较大，就把新样本判断为猫，如果用狗的
python实现高斯判别分析算法的例子
12-23
高斯判别分析算法（Gaussian discriminat analysis） 高斯判别算法是一个典型的生成学习算法（关于生成学习算法可以参考我的另外一篇博客）。在这个算法中，我们假设p(x|y)p(x|y)服从多元正态分布。 注：在判别学习算法中，我们假设p(y|x)p(y|x)服从一维正态分布，这个很好类比，因为在模型中输入数据XX通常是拥有很多维度的，所以对于XX的条件概率建模时要取多维正态分布。 多元正态分布 多元正态分布也叫多元高斯分布，这个分布的两个参数分别是平均向量μ∈Rnμ∈Rn和一个协方差矩阵∑∈Rn×n∑∈Rn×n 关于协方差矩阵的定义；假设XX是由nn个标量随机变量组成的
机器学习笔记之线性分类——高斯判别分析(一)模型思路构建
静静的学习就好
08-31 992
上一节介绍了线性分类中概率判别模型的经典方法——逻辑回归(Logistic Regression)，本节将介绍线性分类中概率生成模型的经典方法——高斯判别分析(Gaussian Discriminant Aanlysis)。
统计概率模型-高斯判别分析
myazi
09-13 2582
统计概率模型 1、高斯判别分析 2、朴素贝叶斯 3、隐马尔可夫模型 4、最大熵马尔科夫模型 5，条件随机场 6，马尔科夫决策过程 一、高斯判别分析 一、生成模型 ​ 机器学习模型有一种分类方式：判别模型和生成模型。它们之前的区别在于判别模型是直接从数据特征到标签，而生成模型是从标签到数据特征。形式化的表示就是是否使用了贝叶斯公式： maxP(...
（七）高斯判别分析
qq_54434938的博客
05-10 2053
文章目录前言1. 判别模型和生成模型2. 高斯判别分析模型3. 参数估计4. 代码实现 前言 这篇文章总结一个生成模型——高斯判别分析。 1. 判别模型和生成模型 ​在监督学习中，模型训练成功后，我们往往会得到一个决策函数 f(x)f(x)f(x) 或者一个概率分布 P(y∣x)P(y|x)P(y∣x) ，当需要预测时，我们通过给定的 xxx ，使用 f(x)f(x)f(x) 作为 yyy 的预测值或者使用 P(y∣x)P(y|x)P(y∣x) 计算出概率。 ​在之前总结的线性回归、逻辑回归等模型都是判
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
12-24 335
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...
线性分类（四）-- 高斯判别分析 GDA
CarpeDiem
12-10 3399
本篇介绍了高斯判别分析，首先介绍生成模型，狭义的给出了生成模型与判别模型的一般区别；然后介绍高斯判别分析模型的三个基本假设：1）先验概率服从伯努利分布，2）条件概率服从高斯分布，3）特征的条件概率相互独立（同线性模型中的特征不相关）通过最大似然估计导出模型的参数；最后对比了判别模型中的逻辑回归，一般而言，高斯判别模型的假设条件强于逻辑回归，在模型选择时需考虑数据的分布和模型的适用场景。 .
混合高斯模型算法原理
10-20
混合高斯模型是一种经典的背景建模算法，用于背景相对稳定情况下的运动目标检测。它由单高斯模型发展而来，对于多模态的背景有一定的鲁棒性，如：树叶晃动、水纹波动等。主要介绍单高斯模型和混合高斯模型。
斯坦福机器学习笔记（三）—— 高斯判别分析（GDA）
08-08
这是吴恩达机器学习视频的关于高斯判别分析的相关讲英文讲义的中文翻译，由于原版讲义未对相关公式进行推导，在上传的资源里对这些公式进行的详细的数学推导。希望对大家有所帮助
高斯模版生成代码
Tony
07-17 491
二维高斯分布公式：     int k = 2;     int row = 2*k + 1;     int col = 2*k + 1;     double sigma = 1;     double *array = new double[row*col];     double dFenzi = 0.0;     double pi
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 4754
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--高斯判别+朴素贝叶斯
反正我是菜鸟
10-30 535
分类算法： 判别学习算法（logistic二元分类器，softmax分类器..）特点:直接去求条件概率分布 p(y|x; θ）, 也表示为 hθ(x)，重点是去拟合参数θ 生成学习算(中心思想是直接去求p(y|x; θ）很难,然后转而去求联合分布 p(x，y), 然后利用贝叶斯公式得到：p(y|x） ＝ p(x｜y) * p(y )/ p(x)) 高斯判别分析（GDA）----------解...
高斯判别算法（生成学习算法，完整理论证明，似然估计，参数计算）
ZHE
07-17 1773
    原学习文档： 高斯判别算法学习文档   机器学习入门。逻辑回归学习过程中遇到的问题，记录下来，可以说是学习笔记，希望能给大家带来帮助。由于手写难免会有一些错误察觉不到，望指出。广泛讨论，共同进步。...
机器学习小白：高斯判别分析（GDA）
qq_44925057的博客
05-15 588
好文链接： https://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4424436.html https://blog.youkuaiyun.com/xiaolewennofollow/article/details/46406447?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_rel
吴恩达教授机器学习课程笔记【四】- 生成学习算法（1）高斯判别分析模型
kevin_zhao_zl的博客
05-26 505
本节为吴恩达教授机器学习课程第四部分，生成学习算法（1），包括：多元正态分布，高斯判别分析模型GDA以及及GDA与逻辑回归的关系，并附上高斯判别分析的python实现代码   之前关于该部分的学习算法尝试对给定x条件下y的分布建模，即对p(y∣x;θ)p(y|x;\theta)p(y∣x;θ)建模。比如逻辑回归对p(y∣x;θ)p(y|x;\theta)p(y∣x;θ)建模，且hθ(x)=g(θTx)h_{\theta}(x)=g(\theta^Tx)hθ​(x)=g(θTx)，其中g是sigmoid函.
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...
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