30、机器学习中的模型构建与应用

机器学习中的模型构建与应用

在机器学习领域，解决分类问题以及构建更复杂的生成模型是重要的研究方向。下面将围绕多元高斯模型的分类问题以及纠缠模型展开详细介绍。

多元高斯模型解决二元分类问题

在这个项目中，我们要使用多元高斯模型解决一个简单的二元分类问题（类别 A 与类别 B），并假设两个类别的先验概率相等，每个观测特征是一个三维向量。数据集可以从 http://www.eecs.yorku.ca/~hj/MLF - gaussian - dataset.zip 下载。

• 数据格式 ：训练样本在 train - gaussian.csv 文件中，测试样本在 test - gaussian.csv 文件中。每行数据格式为 y, x1, x2, x3 ，其中 y ∈ {A, B} 是类别标签， [x1 x2 x3] 是三维特征向量。

• 模型构建与评估步骤 ：

  1. 简单分类器构建 ：使用多元高斯模型构建简单分类器，每个类别用一个三维高斯分布建模。考虑以下协方差矩阵结构：
     • 每个高斯使用单独的对角协方差矩阵。