一、什么是高斯判别模型?

二、怎么求解参数?

机器学习理论基础学习3.4--- Linear classification 线性分类之Gaussian Discriminant Analysis高斯判别模型的更多相关文章

  1. 【cs231n】图像分类-Linear Classification线性分类

    [学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8824876.html 之前介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分 ...

  2. 机器学习理论基础学习3.2--- Linear classification 线性分类之线性判别分析(LDA)

    在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),是一种处理文档的主题 ...

  3. 机器学习理论基础学习3.1--- Linear classification 线性分类之感知机PLA(Percetron Learning Algorithm)

    一.感知机(Perception) 1.1 原理: 感知机是二分类的线性模型,其输入是实例的特征向量,输出的是事例的类别,分别是+1和-1,属于判别模型. 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标 ...

  4. 机器学习理论基础学习12---MCMC

    作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.比如分 ...

  5. 机器学习理论基础学习16---高斯网络(GN)

    一.高斯网络(高斯图模型)总体介绍 概率图模型分为三种:贝叶斯网络,马尔科夫随机场以及高斯网络:而高斯网络又可以根据有向无向细分为高斯贝叶斯网络和高斯马尔科夫随机场 二.高斯贝叶斯网络 1.高斯贝叶斯 ...

  6. 机器学习理论基础学习3.3--- Linear classification 线性分类之logistic regression(基于经验风险最小化)

    一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出 ...

  7. 机器学习理论基础学习3.5--- Linear classification 线性分类之朴素贝叶斯

    一.什么是朴素贝叶斯? (1)思想:朴素贝叶斯假设    条件独立性假设:假设在给定label y的条件下,特征之间是独立的    最简单的概率图模型 解释: (2)重点注意:朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑 ...

  8. 机器学习理论基础学习17---贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression)

    本文顺序 一.回忆线性回归 线性回归用最小二乘法,转换为极大似然估计求解参数W,但这很容易导致过拟合,由此引入了带正则化的最小二乘法(可证明等价于最大后验概率) 二.什么是贝叶斯回归? 基于上面的讨论 ...

  9. 机器学习理论基础学习4--- SVM(基于结构风险最小化)

    一.什么是SVM? SVM(Support Vector Machine)又称为支持向量机,是一种二分类的模型.当然如果进行修改之后也是可以用于多类别问题的分类.支持向量机可以分为线性和非线性两大类. ...

随机推荐

  1. 原生js--异步请求

    1.异步请求的方法: iframe.script.XMLHttpRequest.comet(服务器端发起) 2.XMLHttpRequest request = new XMLHttpRequest( ...

  2. Bat脚本实现监控进程功能

    脚本不间断监控notepad.exe进程是否执行,若停止,则自动重启该进程,程序如下: @echo off set _task = notepad.exe set _svr = c:\windows\ ...

  3. filter对数组和对象的过滤

    1,对数组的过滤 let arr = ['1', '2', '3'] let b = arr.filter(val => val === '2') console.log(b) // ['2] ...

  4. [Vue warn]: Error in render: "SyntaxError: Unexpected token ' in JSON at position 1"

    一,场景: 字符串转对象: var str = "{'bankRate':5,'YINGUO':0}" 二,操作: JSON.parse(str)时候,报错 [Vue warn]: ...

  5. 第二步 使用Cordova 3.0(及以上版本) 创建安卓项目(2014-6-25)

    参考资料: http://www.cnblogs.com/numtech/p/3233469.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_9e245c690101jurr. ...

  6. sencha touch list ListPaging使用详解

    示例代码: Ext.define('app.view.message.List', { alternateClassName: 'messageList', extend: 'Ext.List', x ...

  7. CF 434C Tachibana Kanade's Tofu[数位dp+AC自动机]

    Solution //本代码压掉后两维 #include<cstdio> #define max(a,b) (a<b?b:a) using namespace std; inline ...

  8. Kerberos认证与攻击学习总结

    0.背景 聆听了n1nty大佬(90后黑客代表)的谆谆指导,学习了n1nty大佬的基本操作,决定总结一下,做一个简要的读书笔记,也把之前自己记录的关于Windows的安全的一些博客能够串联起来.所以首 ...

  9. CodeFirst Update-Database 出现对象'DF__**__**__**' 依赖于 列'**'。

    今天在使用Mirgration更新数据表时,出现这样一个错误 经排查,是由于CodeFirst在创建数据库时会为不可为null的字段创建默认值约束 只要在数据库中删除这个约束就可以解决

  10. opencv的基本数据类型CvPoint,CvSize,CvRect,CvScalar

    转自http://blog.csdn.net/gdut2015go/article/details/46301821 opencv的基本数据类型CvPoint,CvSize,CvRect,CvScal ...