
研ing
文章平均质量分 57
和我一起学习西瓜书吧(●‘◡‘●)
还在抒写
喜欢写日记的宝宝
展开
-
西瓜书机器学习第七章——贝叶斯分类器
Maximum Likelihood Estimation(MLE) 极大似然估计。Conditional Probability Table(CPT)条件概率表。semi-naive Bayes classifiers 半朴素贝叶斯分类器。One-Dependent Estimator (ODE) 独依赖估计。Directed Acyclic Graph(DAG) 有向无环图。native Bayes classifier 朴素贝叶斯分类器。discriminative models 判别式模型。原创 2024-10-24 00:41:17 · 167 阅读 · 0 评论 -
西瓜书机器学习第六章——支持向量机
Kernelized Linear Discriminant Analysis(KLDA)核线性判别分析。Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) 再生核希尔伯特空间。Support Vector Regression (SVR) 支持向量回归。Support Vector Machine(SVM) 支持向量机。multiple kernel learning 多核学习。c-insensitive loss c-不敏感损失。structural risk 结构风险。原创 2024-10-20 20:04:03 · 281 阅读 · 0 评论 -
西瓜书机器学习第五章——神经网络
multi-layer feedforward neural networks 多层前馈神经网络。accumulated error backpropagation 积累误差逆传播。stability-plasticity dilemma 可塑性-稳定性窘境。self-organizing featuremap 自组织特征映射。error backpropagatiom(BP)误逆差传播算法。representation learning 表示学习。self-organizing map 自组织映射。原创 2024-10-15 11:34:04 · 221 阅读 · 0 评论 -
西瓜书机器学习第四章——决策树
Classification and Regression Tree(CART)——一种著名的决策树学习算法,分类和回归任务都可以用。multivariate decision tree 多变量决策树。univariate decision tree 单变量决策树。oblique decision tree 斜决策树。divide-and-conquer 分而治之。information gain 信息增益。intrinsic value 固有值。decision tree 决策树。pruning 剪枝。原创 2024-10-13 22:47:48 · 244 阅读 · 0 评论 -
西瓜书机器学习第三章——线性模型
logistic regression/logit regression 对数几率回归。multivariate linear regression 多元线性回归。within-class scatter matrix 类内散度矩阵。between-class scatter matrx 类间散度矩阵。maximum likelihood method 极大似然法。cost-sensitive learning 代价敏感学习。log-inear regression 对数线性回归。原创 2024-10-13 22:33:00 · 245 阅读 · 0 评论