机器学习笔记十八：概率分类思想

最新推荐文章于 2024-09-15 20:46:21 发布
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#机器学习 #分类器

该博客提及参考资料为李宏毅2017年的机器学习内容，虽未展开详细介绍，但表明与机器学习领域相关，为学习或研究机器学习提供了一个资料方向。
机器学习之分类-概率生成模型
三岁学编程的博客
03-28 1021
宝可梦训练师——李宏毅老师课程笔记
机器学习分类：概率生成、朴素贝叶斯和逻辑回归 |李宏毅机器学习【5】
python令狐冲
09-10 1416
本文将主要介绍两种经典分类模型，一种是Generative的，例如朴素贝叶斯（Naive Bayes），这种算法通过训练集估计样本总体分布的参数，从而得到每个样本在分布中产生的概率。另一种是Discriminative的，例如逻辑回归(Logistic Regression)，和Generative的区别是，它不需要假设分布，也不需要估计分布的参数，而是对贝叶斯公式进行简化，直接对模型中相关的参...
SVM概率分类
12-12
图像的分类，对应SVM的二类分类问题，SVM的使用
机器学习算法之概率分类法
weixin_34194087的博客
07-30 690
对模型给予概率进行分类的手法称为概率分类法。给予概率是指对于模式X所对应的类别y的后验概率（y|x）进行学习。其所属类别为后验概率达到最大值时所对应的类别。 基于概率的模式识别的算法除了可以避免错误分类，还具有一个优势。就是的对多分类通常会有一个号的效果。 一、Logistic回归 首先，来看一下最基本也是最常见的概率分类算法-----logistc回归。 1、Logistic的最大似...
机器学习分类思想
学习python
09-27 516
分类思想： 机器分类就是通过分析数据，找出属于不同类别的特征值的规律（或者范围），然后检测需要评判的值更接近于那个类别（只是更接近于，在数据上的体现就是代表评判对象特征值的一组向量与类别（向量组）之间的最小距离），选取最优解。 分类和线性回归类似，都只能预测而不能十分的断定，通俗的将也是存在一定的概率问题。 这里是一个简单的实例，就是通过分析鸢尾花的三个亚种的花萼和花瓣的特征值，形成三...
【第九周】李宏毅机器学习笔记07：Transformer
qq_30043925的博客
08-25 2511
这周主要了解了 transformer 中的 encoder 和 decoder 的结构和实现原理。在 decoder 中学习了两种解码的方法，一种是 AT （Autoregressive Transformer） ，另一种是NAT（Non-Autoregressive Transformer）。其中，AT生成序列质量高但速度较慢，而NAT则以牺牲部分质量换取更快的生成速度。最后还学习了如何训练 transformer 以及训练中的小 tips。
【第十二周】李宏毅机器学习笔记10：生成式对抗网络2
最新发布
qq_30043925的博客
09-15 823
本周主要学习了上周关于生成式对抗网络的剩余知识，了解了为什么 GAN 难以训练。此外，还学习了如何去评估 GAN 的性能以及在训练 GAN 过程中比较容易遇到的问题。最后还学习了条件生成对抗网络以及如何实现在非配对数据中学习。生成对抗网络（GANs）虽然强大且具有广泛应用潜力，但由于其独特的架构和训练方式，存在一些挑战使其训练变得困难。
【第十一周】李宏毅机器学习笔记09：生成式对抗网络1
qq_30043925的博客
09-08 1023
本周学习了生成式对抗网络，了解了生成器和判别器的基础原理，同时学习了 GAN 的训练过程和算法思想。最后了解了 Wasserstein Distance，学习了 WGAN 的一点基础。生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两部分组成：生成器学习生成类似真实数据的样本，而判别器则负责区分真实数据与生成的数据。传统的GAN采用最小最大博弈框架，其中生成器试图“欺骗”判别器，使它难以分辨真假，而判别器则努力准确地区分真实数据和生成数据。
机器学习（周志华）学习笔记六：贝叶斯分类器（上）
mddh_123的博客
02-24 729
本文记录对《机器学习》贝叶斯分类器部分的理解，并实现习题7.3，7.4
机器学习（周志华）学习笔记七：贝叶斯分类器（下）
mddh_123的博客
03-01 626
编写《机器学习》习题7.9、7.10时，对贝叶斯网概念有了一些理解，在此希望分享给大家。
基于概率论进行分类
qq_31842721的博客
06-29 1807
1.概述knn算法 决策树都是给出具体某个分类，但有时候并不能确定给出某个分类，而只能给出最优分类及其概率，这种情况可以使用基于概率论的分离算法，比如朴素的贝叶斯算法截图自《机器学习实战》：贝叶斯决策理论的核心，选择出现概率最高的分类，选择最高概率的决策。2,应用 文档分类，通过观察文档实例中特征词出现或者不出现作为一个判断特征，这样会出现很多判断特征，不适合专家系统的决策树，也不适合大量计算的K...
机器学习第四章笔记——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
jgq1466693的博客
10-03 678
概率论是许多机器学习算法的基础，在之前的学习中计算特征值取某个值的概率时就涉及到了一些概率知识，先统计特征在数据集中取某个特定值的次数，然后除以数据集的实例总数，就得到特征取该值的概率。
机器学习领域必知必会的12种概率分布
古月哥欠666的博客
09-16 455
总体概率分布图关系如下： 均匀分布（连续型）（alpha=1、 beta=1 的Beta分布）→\rightarrow→Beta 分布（连续型）→\rightarrow→狄利克雷分布（连续型）（Beta 分布高维情形的推广） 由1次到N次的独立重复实验{伯努利分布（离散型）→→二项分布（离散型）Multi−Bernoulli分布（离散型）→→多项式分布（离散型）\left\{\begin{matrix} 伯努利分布（离散型）\rightarrow→二项分布（离散型） \\Multi-Bernoulli
李宏毅 机器学习(2017)学习笔记——4-分类：概率生成模型
qq_42249031的博客
05-15 764
1. 分类问题 分类问题旨在找寻一个函数，其输入为一个物体x，输入为这个x属于哪个类别。 例如：金融上的信用评估，医疗诊断，手写文字识别，人脸识别等。 本课程仍使用宝可梦的例子，已知宝可梦有18种属性，做一个分类问题，其输入为一只宝可梦，输出这个宝可梦的属性。 如何把宝可梦作为输入传入函数中呢？我们需要用数字衡量这个宝可梦。如下图所示，一只皮卡丘可以用一个含有七个分量的向量来描述。 如何完成分类任务呢？ ① 收集分类问题的训练数据。 ...
【机器学习】机器学习（一）——基于概率论的分类
大数据分析BDA
02-04 3125
一. 分类的概率论基础        贝叶斯分类准则为：         ★如果，那么属于类别         ★如果，那么属于类别         应用贝叶斯准则： 可以通过已知的三个概率值来计算未知的概率值。 二. 用朴素贝叶斯进行文档分类         使用朴素贝叶斯分类的一般过程为：         ①收集数据：可以使用任何方法         ②准备数据：需要数值
机器学习——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
fishsmans的博客
12-07 789
朴素贝叶斯(naive Bayes)算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y，朴素贝叶斯法实现简单，学习与预测的效率都很高，是一种常见的方法。 朴素贝叶斯(naive Bayes)算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经
李宏毅机器学习——概率分类模型
日积月累，天道酬勤
11-20 1462
分类 x -> function -> Class n 分类问题就是要找到一个函数使得给定输入能输出它所属的类别。 又以宝可梦为例，宝可梦有十八种属性：电、火等 比如输入是皮卡丘输出就是电。 如何分类 首先要收集训练数据 在二元分类模型（只有两个类别）中： 输入x,g(x) > 0 则 class1 否则 class2 那么损失函数可以这样定义： L(f)=∑nδ(f(xn)≠...
机器学习-07-概率分类-朴素贝叶斯
pyorz的博客
10-17 191
联合概率与条件概率
机器学习实战 - 基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯
Hymn To The Sea
04-24 2403
基于概率论，如果A事件发生的概率大于B时间发生的概率那么我们的“决策机构”就选择A事件，反则选B。
斯坦福机器学习笔记：从线性回归到SVM
"这是一份详细的斯坦福大学CS229机器学习课程个人笔记，包含了从线性回归到增强学习等多个重要主题。笔记作者强调笔记可能存在错误，建议读者结合Andrew Ng教授的讲义和视频进行深入学习。笔记还涵盖了判别模型、...
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