原文:李宏毅機器學習筆記03(Classification: Probabilistic Generative Model)

分類問題:概率生成模型 概念: 從概率生成模型到判別模型 概率生成模型:由數據學習聯合概率密度分布P X,Y ,然后求出條件概率分布P Y X 作為預測的模型。例如:朴素貝葉斯 隱馬爾可夫 em算法 判別模型:由數據直接學習決策函數Y f X 或者條件概率分布P Y X 作為預測的模型。例如:k近鄰法 感知機 決策樹 邏輯回歸 線性回歸 最大熵模型 支持向量機 SVM 提升方法 條件隨機場 CRF ...

2019-07-20 16:42 0 427 推薦指數:

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機器學習 深度學習》簡要筆記(一)

P1 一、線性回歸中的模型選擇 上圖所示:   五個模型,一個比一個復雜,其中所包含的function就越多,這樣就有更大幾率找到一個合適的參數集來更好的擬合訓練集。所以,隨着模型的復雜度提 ...

Mon Jul 22 01:14:00 CST 2019 0 436
筆記機器學習 - -- Transformer

1.RNN和CNN的局限性 RNN是seq2seq的模型,RNN不易平行化,如果是單向的話,要輸出\(b^3\),需要先看完\(a^1, a^2, a^3\)。如果是雙向的話,可以看完整個句子。 ...

Wed Apr 08 02:58:00 CST 2020 0 1386
機器學習筆記()GNN

一、introduction How do we utilize the structures and relationship to help our model? What if the graph is larger, like 20k ...

Wed Sep 09 23:31:00 CST 2020 0 631
機器學習筆記01(regression)

Regression 1、首先,什么是regression(回歸) 2、然后,實現回歸的步驟(機器學習的步驟)   step1、model(確定一個模型)——線性模型   step2、goodness of function(確定評價函數)——損失函數   step3、best ...

Sun Jul 21 19:59:00 CST 2019 0 1815
機器學習筆記12(Transfer Learning)

Transfer Learning 1、什么是遷移學習 2、如何實現遷移學習   1)source有label,target有label     一、model fine-tuning(模型微調)       方法一、conservative training(保守訓練 ...

Mon Aug 26 22:25:00 CST 2019 0 390
 
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