判别模型(discriminative model)和生成模型(generative model):预测后验概率还是联合概率 判别模型: 直接对输入空间到输出空间的映射h(x)做预测,或者直接对条件概率分布P(y|x)做预测 PM,SVM,NN,KNN,LR,DT ...
我今天来推导一下根据 概率模型 来推导一下分类的问题。 题目的大概就是,我们抽取一个样本,然后去判断这个样本应该属于哪个分类。 首先大概的复习一下跟概率论相关的知识概率论的一些基础知识 我们把问题限定为两个类别的分类。即我们有一个 C 和 C 分类。然后抽取一个样本 X i ,去判断 X i 应该属于哪个分类。用概率的公式来描述我们的问题 P C X i 换言之 P C X i P C X i 那 ...
2019-09-16 15:58 0 336 推荐指数:
判别模型(discriminative model)和生成模型(generative model):预测后验概率还是联合概率 判别模型: 直接对输入空间到输出空间的映射h(x)做预测,或者直接对条件概率分布P(y|x)做预测 PM,SVM,NN,KNN,LR,DT ...
看了好多书籍和博客,讲先验后验、贝叶斯公式、两大学派、概率模型、或是逻辑回归,讲的一个比一个清楚 ,但是联系起来却理解不能 基本概念如下 先验概率:一个事件发生的概率 \[P(y)\] 后验概率:一个事件在另一个事件发生条件下的条件概率 \[P(y|x)\] 贝叶斯 ...
英文标题: Fault Tree Analysis - Event Data Model 故障树分析最关键的一步就是为基本事件设置概率失效模型。 电子器件的物理失效的概率模型一般符合指数分布,比如电阻的短路、开路。指数分布又细分为恒定失效率指数分布和周期性检测的潜在故障。 如果故障不能被用户 ...
古典概型:记住掷骰子 几何概型:记住距离原点为XX发生的概率,也是个圆,用小圆面积除以大圆面积;度量:一维,长度;二维:面积;三维:体积 伯努利概型:记住抽检事件 ...
与概率模型 我们用之前回归的方法来做分类最大的问题在于预测值小于0或者大于1都是无意义的。为此我们添加如下 ...
学习机器学习算法中的决策树,是一种简单高效并且具有强解释性的模型,广泛应用于数据分析领域。其本质是一颗 ...
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上,套用了一个逻辑函数,但也就由于这个逻辑函数,使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星,更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础,至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等,请关注 ...
许多问题需要将概率估算值作为输出。逻辑回归是一种极其高效的概率计算机制。实际上,您可以通过下两种方式之一使用返回的概率: “按原样” 转换成二元类别 我们来了解一下如何“按原样”使用概率。假设我们创建一个逻辑回归模型来预测狗在半夜发出叫声的概率。我们将此概率称为 ...