先验概率、后验概率、似然函数与机器学习中概率模型（如逻辑回归、朴素贝叶斯）的关系理解
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 ...
原文：机器学习入门（七）之----logistic回归（回归函数与概率模型）
Toast to the ones here today， Toast to the ones we lost on the way。 现在我们讨论分类问题。主要关注目标变量为 , 的二分类问题， 为正例， 为负例。目标变量在分类问题中又称为标签。 logistic回归函数与概率模型 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 或者大于 都是无意义的。为此我们添加如下约束，将它限制在 ...
2019-09-26 10:08 0 408 推荐指数：
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