先驗概率、后驗概率、似然函數與機器學習中概率模型（如邏輯回歸、朴素貝葉斯）的關系理解
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 ...
原文：機器學習入門（七）之----logistic回歸（回歸函數與概率模型）
Toast to the ones here today， Toast to the ones we lost on the way。 現在我們討論分類問題。主要關注目標變量為 , 的二分類問題， 為正例， 為負例。目標變量在分類問題中又稱為標簽。 logistic回歸函數與概率模型 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 或者大於 都是無意義的。為此我們添加如下約束，將它限制在 ...
2019-09-26 10:08 0 408 推薦指數：
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