原文:貝葉斯深度學習(bayesian deep learning)

目錄 貝葉斯公式 什么是貝葉斯深度學習 貝葉斯深度學習如何進行預測 貝葉斯深度學習如何進行訓練 貝葉斯深度學習和深度學習有什么區別 貝葉斯神經網絡 Bayesian neural network 和貝葉斯網絡 Bayesian network 貝葉斯深度學習框架 References 本文簡單介紹什么是貝葉斯深度學習 bayesian deep learning ,貝葉斯深度學習如何用來預測,貝 ...

2019-01-17 16:35 5 17025 推薦指數:

查看詳情

網絡(Bayesian networks)

算法雜貨鋪——分類算法之網絡(Bayesian networks) 2.1、摘要 在上一篇文章中我們討論了朴素分類。朴素分類有一個限制條件,就是特征屬性必須有條件獨立或基本獨立(實際上在現實應用中幾乎不可能做到完全獨立)。當這個條件 ...

Thu Jan 17 23:31:00 CST 2019 0 976
深度學習-概述

一、背景 1.1 深度神經網絡 深度神經網絡是連接主義系統,通過它通過學習例子來完成任務,而不需要事先了解這些任務。它們可以很容易地擴展到數百萬個數據點,並且可以通過隨機梯度下降進行優化。 CNN是DNN的變體,能夠適應各種非線性數據點。 起始層學習更簡單的特征,如邊和角 ...

Fri Mar 08 04:37:00 CST 2019 1 3326
學習1

一、什么是推斷 推斷(Bayesian inference)是一種統計學方法,用來估計統計量的某種性質。 它是貝葉斯定理(Bayes' theorem)的應用。英國數學家托馬斯·(Thomas Bayes)在1763年發表的一篇論文中,首先提出了這個定理。 推斷 ...

Thu May 26 23:11:00 CST 2016 0 2038
機器學習 | 算法筆記- 朴素(Naive Bayesian

前言 本系列為機器學習算法的總結和歸納,目的為了清晰闡述算法原理,同時附帶上手代碼實例,便於理解。 目錄    k近鄰(KNN)    決策樹    線性回歸    邏輯蒂回歸    朴素    支持向量機(SVM ...

Mon Mar 11 01:55:00 CST 2019 0 8419
角度,看深度學習的屬性和改進方法

https://arxiv.org/abs/1706.00473 深度學習是一種為非線性高維數據進行降維和預測的機器學習方法。而從概率視角描述深度學習會產生很多優勢,即具體從統計的解釋和屬性,從對優化和超參數調整更有效的算法,以及預測性能的解釋這幾個方面進一步闡述。同時,傳統的高維統計技術 ...

Thu Jun 08 21:53:00 CST 2017 0 5504
分類算法之朴素分類(Naive Bayesian Classification)

1、什么是分類 分類是一種重要的數據分析形式,它提取刻畫重要數據類的模型。這種模型稱為分類器,預測分類的(離散的,無序的)類標號。例如醫生對病人進行診斷是一個典型的分類過程,醫生不是一眼就 ...

Thu Oct 16 23:46:00 CST 2014 0 13178
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM