贝叶斯在机器学习中的应用（一）
贝叶斯在机器学习中的应用（一） 一：前提知识 具备大学概率论基础知识 熟知概率论相关公式，并知晓其本质含义/或实质意义 二：入门介绍 先验概率：即正向求解概率。 如：四个红球，两个 ...
原文：贝叶斯理论在机器学习中的应用
贝叶斯理论应用于机器学习方面产生了多种不同的方法和多个定理，会让人有些混淆。主要有最大后验概率，极大似然估计 MLE ，朴素贝叶斯分类器，还有一个最小描述长度准则。 贝叶斯理论是基于概率的理论，设 lambda ij 是将实为 c j 的样本标记为 c i 的损失，则将样本 x 标记为 c i 的期望损失是 R c i x sum j N lambda ij P c j x hspace cm ...
2018-01-07 20:42 0 1208 推荐指数：
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