《机器学习》(周志华)西瓜书读书笔记(完结)
大部分基础概念知识已经在Machine Learning|Andrew Ng|Coursera 吴恩达机器学习笔记这篇博客中罗列,因此本文仅对感觉重要或不曾了解的知识点做摘记 第1章 绪论 对于一个学习算法a,若它在某问题上比学习算法b好,则必然存在另一些问题,在那里b比a好 ...
原文：贝叶斯分类器——机器学习（西瓜书）读书笔记
第七章 贝叶斯分类器 . 贝叶斯决策论 贝叶斯决策论就是在概率框架下实施决策的基本方法。类比于最小二乘法。对于分类任务，在所有相关概率已知的情况下，贝叶斯决策轮考虑如何基于概率和误判损失来选择最优的类别标记。 对于有N种可能的标记类别的预测，是将一个真实标记为cj的样本误分类为ci样本所产生的损失，所以可以得到期望损失为 被分错损失的期望，也叫条件风险 ： 期望损失 条件风险 为： 我们希望得到一 ...
2018-08-28 13:49 0 1169 推荐指数：
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