1. 简介首先简要介绍一下生成模型（Generative model）与判别模型（Discriminative mode）的概念： 生成模型：对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，刻画数据是如何生成的，收敛速度快，例如朴素贝叶斯，GDA，HMM等。 判别模型：对条件概率P(Y|X) 进 ...
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2019-07-12 09:37:51
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cat /Users/zrd/Downloads/gostandardlib/Chapter02/Strings\ and\ Things/recipe08/win1250.txt Gda?sk% decode ...
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2018-03-22 00:27:46
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/* ******* DemReader.h ********** ********* DemReader常用操作函数声明 ********** */ /* author: autumoon */ #pragma once #include "StrDirFileU.h" #include "gda... ...
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2017-06-22 16:53:29
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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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这个是李政軒Cheng-Hsuan Li的关于机器学习一些算法的中文视频教程：http://www.powercam.cc/chli。 一、KernelMethod(A Chinese Tutorial on Kernel Method, PCA, KPCA, LDA, GDA, and SVMs) ...
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2016-11-23 07:00:24
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如果在我们的分类问题中，输入特征xx是连续型随机变量，高斯判别模型(Gaussian Discriminant Analysis,GDA)就可以派上用场了。 以二分类问题为例进行说明，模型建立如下： 对应的概率分布形式如下： p(y)=?y(1??)1?y(1)(1)p(y)=?y(1??)1?y ...
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2016-05-22 20:07:02
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本讲大纲：
1.生成学习算法（Generative learning algorithm）
2.高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis）
3.朴素贝叶斯（Naive Bayes）
4.拉普拉斯平滑（Laplace smoothing）
1.生成学习算法
判别学习算法（discriminative learning algorithm）:...
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2016-03-28 12:04:30
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朴素贝叶斯（Naive Bayes）及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 在GDA 中，我们要求特征向量 x 是连续实数向量。如果 x 是离散值的话，可以考虑采用朴素贝叶斯的分类方法。 以垃圾邮件分类为例子，采用最简单的特征描述方法，首先找一部英语词
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2016-03-10 01:29:11
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生成学习与判别学习像逻辑回归，用hθ(x) = g(θTx) 直接地来建模p(y|x; θ) ；或者像感知机，直接从输入空间映射到输出空间（0或1），它们都被称作判别学习（discriminative learning）。与之相对的是生成学习（generative learning），先对 p(x|...
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2015-07-16 16:14:14
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