李宏毅 机器学习-2017-Classification

最新推荐文章于 2024-09-04 21:35:53 发布
最新推荐文章于 2024-09-04 21:35:53 发布
阅读量191 收藏
点赞数
分类专栏： DeepLearning
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zjguilai/article/details/89956574
版权

**

分类器的方法：

几率模型：
1）Model function set
2）goodness of a function
3)Find the best function:easy
在这里插入图片描述

**
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
高斯分布生成个点的独立概率的乘积的最大值作为衡量，高斯分布的衡量标准
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

实验结果： 维度太低，没有很好地边界来区分它们，所以映射到高维

在这里插入图片描述
提升方式1：同用一个高斯模型的方差
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

李宏毅机器学习-----------Classification
cuicui_ruirui的博客
07-27 219
分类是指输入一些相关信息之后，模型在诸多选择中选出最符合预期的结果。 以宝可梦为例，如下图，输入不同的宝可梦，对应应该输出宝可梦的属性。
李宏毅机器学习--self-supervised：BERT、GPT、Auto-encoder
iwill323的博客
10-25 2454
李宏毅机器学习--self-supervised--BERT和GPT
李宏毅 机器学习 PPT
11-12
李宏毅 机器学习 PPT 李宏毅 机器学习 PPT
机器学习（李宏毅）—— Classification
mooc1212的博客
03-14 1534
如果简单的将Classification看成一个Regression的问题，会发现Regression的评价标准并不适用于Classification（回归的本质是让损失函数尽可能的小，而分类只看重类别并不关心损失函数的大小）。 Gaussian Distribution：，均值，协方差矩阵。 Maximum Likelihood：假设从被给的高斯分布所生成的79个数据，根据极大似然估计原理，从而，化简得， ...
李宏毅深度学习——classification（分类）
最新发布
weixin_54542639的博客
09-04 776
这是李宏毅深度学习分类部分的内容，祝大家学习愉快！
李宏毅机器学习（2017版）_P21：卷积神经网络CNN
weixin_46336048的博客
07-23 967
李宏毅机器学习（2017版）_P21：卷积神经网络CNN
台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (7)Introduction of Deep Learning
Allenlzcoder的博客
01-09 935
台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (6)Introduction of Deep Learning最近几年，deep learning发展的越来越快，其应用也越来越广。但深度学习的发展并非是一帆风顺的。 简单了解深度学习的历史后，再看一下做深度学习的步骤。很简单，就像是把大象放进冰箱里一样简单。共分为3步。Step 1:Neural NetworkStep\
李宏毅机器学习-explainable machine learning（机器学习的可解释性）及代码
iwill323的博客
10-30 1029
explainable machine learning（机器学习的可解释性） Local Explanation Global Explanation
李宏毅机器学习2021HW3食物数据集
06-01
《李宏毅机器学习2021HW3食物数据集》是针对图像识别与分类的一份重要资源，尤其适用于深度学习领域的实践与研究。这个数据集由著名计算机科学家李宏毅教授团队提供，旨在帮助学生和研究人员提升在食物图像识别方面...
李宏毅2020机器学习作业2——Classification
01-21
开始之前声明：本文参考了李宏毅机器学习作业说明（需翻墙），基本上是将代码复现了一遍，说明中用的是google colab（由谷歌提供的免费的云平台），我用的是Jupyter Notebook 本文用到的资料在百度网盘自取点击下载...
李宏毅 机器学习-2017-Logistic Regression
zjguilai的博客
05-08 175
Softmax function ** Generative 和 Discriminative的优缺点，更适用的场合 ** Softmax 是对Z1,Z2,Z2做标准化
2020李宏毅机器学习笔记——4.classification(分类）
weixin_44790306的博客
04-23 3160
一、classification分类 分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。 同回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，而是离散值，用来指定其属于哪个类别。分类问题在现实中应用非常广泛，比如垃圾邮件识别，手写数字识别。 ...
李宏毅机器学习（2017full）-Lecture 0-1: Introduction of Machine Learning
星琳之梦的博客
08-02 476
Introduction of Machine Learning 机器学习： 写程序让机器有学习的能力 机器学习的步骤： Model-定出function set 让mechine 可以衡量model中的function好不好，和自己的数据集和label是否相符 让机器可以自动挑出最好的方法f∗f∗f^*。 regression - 输出是数值。 classificati...
李宏毅《机器学习（2017版）》课程笔记及心得 第1篇——Introduction of ML
jackjia1994的博客
05-12 3899
1.首先，机器学习是什么？机器学习，就是“根据所给数据，寻找一个函数，给出适当输出”。通过这个函数，我们可以给它一个输入，得到理想的、正确的输出。我们通常需要给它数据，训练一个机器的学习能力。例如：Speech Recognition就是我们给它一段音频，它给我们识别，输出这个音频说的内容是什么。2.机器学习的大致步骤：机器学习，虽然分为很多种，但大致都有三个步骤：1）确定Model：Model就...
李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
热门推荐
徐子尧的博客
03-29 1万+
台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。 这篇文章是学习本课程第4-6课所做的笔记和自己的理解。Lecture 4: Classification: Probabilistic Generative Model以根据宝可梦各属性值预测其类型为例说明分类问题。 训练数据是若干宝可梦的各属性值及
台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (1)Introduction of machine Learning
Allenlzcoder的博客
12-29 1761
台大李宏毅Machine Learning 2017Fall学习笔记 (1)Introduction of machine Learning        台大李宏毅讲的这门课应该不错，课程链接：        http://blog.youkuaiyun.com/Allenlzcoder/article/details/78644733        http://blog.youkuaiyun.com/Alle
李宏毅_机器学习_2017_作业题
diOSyu的博客
07-24 419
- **Q1 矩阵运算** 读取matrixA.txt and matrixB.txt 进行矩阵乘法运算 由小到大排序后输出 numpy matrixA.txt 8,4,2,3,5,4,4,2,6,6,7,1,3,3,5,6,8,3,9,4,9,9,2,5,3,2,6,6,5,2,6,7,7,5,9,3,5,8,8,9,5,7,7,8,1,6,3,8,4,3 matrixB.txt 7,3,2,9,9,2,.
纯干货14 2017年-李宏毅-最新深度学习/机器学习中文视频教程分享_后篇
lqfarmer的博客
07-27 1万+
前一期给大家分享了李宏毅老师17年深度学习课程的前半部分,今天继续与大家分享李老师的在2017年初陆续发放出来的关于深度学习/机器学习的视频课程后半部分。 整套视频的目录： 整套教程的视频及配套PPT下载地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1mh8StoW 密码: 微信公众号回复“ma2” 往期精彩内容推荐： 模型汇总19
用Python编写CNN的网络结构（便于进行网络分析和论文书写）
zjguilai的博客
06-10 3196
draw_convnet Python script for illustrating Convolutional Neural Network (ConvNet) Example image With flag_omit=False With flag_omit=True 代码： from matplotlib.patches import Circle from matplotlib.pa...
李宏毅课程：2-Classification深度学习分类
李宏毅是一位知名的机器学习专家，可能在课程中提供了机器学习，尤其是分类（classification）的深入讲解。李宏毅的课程可能涵盖了机器学习基础、理论和实践应用，注重案例教学，为学生提供从基础到高级的全面学习...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值