本文探讨了机器学习中采样方法的重要性，特别是在计算模型f(z)的期望时，其中z遵循概率分布p(z)。采样技术如蒙特卡洛采样在处理大规模数据和复杂分布时起到关键作用。
机器学习中的采样方法
首先，我们需要了解为什么需要采样，也就是说采样的目的是什么。一般来说，对于模型f(z)，z服从概率分布p(z)，我们需要求该模型的期望：
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
评论
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
查看更多评论
添加红包
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
