生成学习算法 生成学习算法引入 目前为止，我们主要讲解了条件概率模型p(y|x,θ)的学习算法。接下来，我们将讨论其他的学习算法。接下来举个例子，比如现在遇到一个分类问题，基于一些特征来判断一个动物是大象 (y = 1) 还是小狗 (y = 0)。基于给定的数据集，我们可以采用logistic回归或... ...
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2018-11-04 17:05:59
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生成学习算法 判别算法：进行P(y|x)的计算或者是进行h(x)（其中h只会是0与1）的计算。 生成学习算法：进行P(x|y)的建模，即给定类的条件下，某种特征显示的结果。同时也会对P(y)进行建模。 根据贝叶斯公式，我们可以得到，其中p(x) = p(x|y = 1)p(y = 1) + p(x| ...
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2018-01-26 00:28:06
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一：引言在前面我们谈论到的算法都是在给定x的情况下直接对p(y|x;Θ)进行建模。例如，逻辑回归利用hθ(x) = g(θTx)对p(y|x;Θ)建模。现在考虑这样一个分类问题，我们想根据一些特征来区别动物是大象(y=1)还是狗(y=0)。给定了这样一个训练集，逻辑回归或感知机算法要做的就是去找到一... ...
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2017-10-31 20:41:32
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分类和逻辑回归(Classification and logistic regression) http://www.cnblogs.com/czdbest/p/5768467.html 广义线性模型(Generalized Linear Models) http://www.cnblogs.com ...
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2017-09-23 16:11:53
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本讲内容 1. Generative learning algorithms（生成学习算法） 2. GDA（高斯判别分析） 3. Naive Bayes（朴素贝叶斯） 4. Laplace Smoothing（拉普拉斯平滑） 1.生成学习算法与判别学习算法 判别学习算法：直接学习 或者学习一个假设 ...
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2017-06-03 16:17:16
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北京理工大学计算机专业2016级硕士在读，方向：Machine Learning，NLP，DM2017/3/21 9:08:46本讲大纲：1.生成学习算法（Generative learning algorithm） 2.高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analys... ...
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2017-03-26 01:25:03
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一：引言 在前面我们谈论到的算法都是在给定x的情况下直接对p(y|x;Θ)进行建模。例如，逻辑回归利用hθ(x) = g(θTx)对p(y|x;Θ)建模。 现在考虑这样一个分类问题，我们想根据一些特征来区别动物是大象(y=1)还是狗(y=0)。给定了这样一个训练集，逻辑回归或感知机算法要做的就是去找 ...
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2016-08-15 01:26:44
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我们之前学习的算法都是基于p(y|x;θ)p(y|x;\theta), 他的思想是找出找出一个决策边界来将两类分开，而生成算法是先对两个类别分别建模，为了将样本分开，将样本代入两个模型，看样本与哪个类别更匹配。
这种试图直接从输入xx映射到类别标签{0,1}的算法被称为判别学习算法；而通过计算p(x|y)（和p(y)）来得到模型的算法被称为生成学习算法
通过贝叶斯函数得到p(y|x)=p...
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2016-04-22 19:24:16
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（一）生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ)，即给定x的情况探讨y的条件概率分布。如二分类问题，不管是感知器算法还是逻辑回归算法，都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开，对于新的样例，只要判断在直线的哪一侧即可；这种直接对问题 ...
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2016-04-21 01:15:01
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1.概率生成模型首先介绍生成模型的概念，然后逐步介绍采用生成模型的步骤。1.1概念
即对每一种类别CkC_k分别建立一种模型p(Ck|x)p(C_k|x)，把待分类数据x分别带入每种模型中，计算后验概率p(Ck|x)p(C_k|x)，选择最大的后验概率对应的类别。
假设原始数据样本有K类，生成学习算法是通过对原始数据类p(x|Ck)p(x|C_k)与p(Ck)p(C_k)建立数据类模型后,采用贝...
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2016-04-01 18:32:19
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