判別模型(discriminative model)和生成模型(generative model):預測后驗概率還是聯合概率 判別模型: 直接對輸入空間到輸出空間的映射h(x)做預測,或者直接對條件概率分布P(y|x)做預測 PM,SVM,NN,KNN,LR,DT ...
我今天來推導一下根據 概率模型 來推導一下分類的問題。 題目的大概就是,我們抽取一個樣本,然后去判斷這個樣本應該屬於哪個分類。 首先大概的復習一下跟概率論相關的知識概率論的一些基礎知識 我們把問題限定為兩個類別的分類。即我們有一個 C 和 C 分類。然后抽取一個樣本 X i ,去判斷 X i 應該屬於哪個分類。用概率的公式來描述我們的問題 P C X i 換言之 P C X i P C X i 那 ...
2019-09-16 15:58 0 336 推薦指數:
判別模型(discriminative model)和生成模型(generative model):預測后驗概率還是聯合概率 判別模型: 直接對輸入空間到輸出空間的映射h(x)做預測,或者直接對條件概率分布P(y|x)做預測 PM,SVM,NN,KNN,LR,DT ...
看了好多書籍和博客,講先驗后驗、貝葉斯公式、兩大學派、概率模型、或是邏輯回歸,講的一個比一個清楚 ,但是聯系起來卻理解不能 基本概念如下 先驗概率:一個事件發生的概率 \[P(y)\] 后驗概率:一個事件在另一個事件發生條件下的條件概率 \[P(y|x)\] 貝葉斯 ...
英文標題: Fault Tree Analysis - Event Data Model 故障樹分析最關鍵的一步就是為基本事件設置概率失效模型。 電子器件的物理失效的概率模型一般符合指數分布,比如電阻的短路、開路。指數分布又細分為恆定失效率指數分布和周期性檢測的潛在故障。 如果故障不能被用戶 ...
古典概型:記住擲骰子 幾何概型:記住距離原點為XX發生的概率,也是個圓,用小圓面積除以大圓面積;度量:一維,長度;二維:面積;三維:體積 伯努利概型:記住抽檢事件 ...
與概率模型 我們用之前回歸的方法來做分類最大的問題在於預測值小於0或者大於1都是無意義的。為此我們添加如下 ...
學習機器學習算法中的決策樹,是一種簡單高效並且具有強解釋性的模型,廣泛應用於數據分析領域。其本質是一顆 ...
邏輯回歸(Logistic Regression, LR)模型其實僅在線性回歸的基礎上,套用了一個邏輯函數,但也就由於這個邏輯函數,使得邏輯回歸模型成為了機器學習領域一顆耀眼的明星,更是計算廣告學的核心。本文主要詳述邏輯回歸模型的基礎,至於邏輯回歸模型的優化、邏輯回歸與計算廣告學等,請關注 ...
許多問題需要將概率估算值作為輸出。邏輯回歸是一種極其高效的概率計算機制。實際上,您可以通過下兩種方式之一使用返回的概率: “按原樣” 轉換成二元類別 我們來了解一下如何“按原樣”使用概率。假設我們創建一個邏輯回歸模型來預測狗在半夜發出叫聲的概率。我們將此概率稱為 ...