原文:MLAPP——概率機器學習知識匯總

機器學習 課程使用Kevin P. Murphy圖書 Machine Learning A Probabilistic Perspective 本英語教材,本書從一個獨特的數學概率論的角度解釋機器學習的所有問題,要較強的數學基礎。由於是英文教材。特開一個專題在此記錄自己的學習過程和各種問題。以供備忘和舉一反三之用。 在解說了機器學習的概述之后。第二章緊接着就開始講述概率論的知識,通過興許的學習會 ...

2015-09-14 16:17 0 4834 推薦指數:

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概率機器學習的先驗知識(上)

隨着Hadoop等大數據的出現和技術的發展,機器學習越來越多地進入人們的視線。 其實早Hadoop之前,機器學習和數據挖掘已經存在,作為一個單獨的學科,為什么hadoop之后出現,機器學習是如此引人注目了?因是hadoop的出現使非常多人擁有了處理海量數據的技術支撐。進而發現 ...

Sun Jul 05 22:13:00 CST 2015 0 5323
機器學習】統計學與概率知識匯總

常見分布 正態分布: 標准正態分布: 對數正態分布: 均勻分布: 指數分布: 伽瑪分布:,其中 分布: 設是來自正態總體的一個樣本,則 若是來自標准正態分布 ...

Sat Mar 26 04:53:00 CST 2016 0 4282
機器學習中有關概率知識的小結

一、引言 最近寫了許多關於機器學習學習筆記,里面經常涉及概率論的知識,這里對所有概率知識做一個總結和復習,方便自己查閱,與廣大博友共享,所謂磨刀不誤砍柴工,希望博友們在這篇博文的幫助下,閱讀機器學習的相關文獻時能夠更加得心應手!這里只對本人覺得經常用到的概率知識點做一次小結,主要是基本概念 ...

Sun Nov 02 05:31:00 CST 2014 1 3480
機器學習概率論的一些基礎知識

概率論的一些基礎知識 條件概率 \(P(B|A) = \frac{1}{3}\) 表示的意思為當A發生的時候,B發生的概率 有公式 \[P(B|A) = \frac{P(AB)}{P(A)} \] \[P(AB) = P(B|A)*P(A)=P(A|B)*P(B ...

Sun Sep 15 02:23:00 CST 2019 0 533
機器學習與深度學習:微積分知識匯總

微積分是現代數學的基礎,線性代數,矩陣論,概率論,信息論,最優化方法等數學課程都需要用到微積分的知識。單就機器學習和深度學習來說,更多用到的是微分。積分基本上只在概率論中被使用,概率密度函數、分布函數等概念和計算都要借助於積分來定義或計算。 幾乎所有的機器學習算法在訓練或者預測時都是 ...

Thu Sep 19 00:28:00 CST 2019 0 769
機器學習概率校准

1.再提邏輯回歸 前面已經講過了邏輯回歸,這里不再細講,只是簡單的說一個函數,主要是方便大家更好的理解概率校准。 在邏輯回歸中,用的最多的就是sigmod函數,這個函數的作用就是把無限大或者無限小的數據壓縮到[0,1]之間,用來估計概率。圖像大致為: 基本上是以0.5分界 ...

Fri Jun 23 19:19:00 CST 2017 0 3311
機器學習 —— 概率圖模型(CPD)

  CPD是conditional probability distribution的縮寫,翻譯成中文叫做 條件概率分布。在概率圖中,條件概率分布是一個非常重要的概念。因為概率圖研究的是隨機變量之間的練習,練習就是條件,條件就要求條件概率。   對於簡單的條件概率而言,我們可以用一個條件概率表 ...

Wed Jan 13 06:02:00 CST 2016 0 4671
 
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