机器学习 LR中的参数迭代公式推导——极大似然和梯度下降 机器学习 LR中的参数迭代公式推导——极大似然和梯度下降 Logistic本质上是一个基于条件概率的判别模型(DiscriminativeModel)。 函数图像为： 通过sigma函数计算出最终结果，以0.5为分界线，最终结果大于0.5则属 ...
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2018-07-01 19:28:38
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贝叶斯公式 条件概率的展开、转化 关联规则分析 支持度、置信度、提升度 KULC IR 聚类 聚类之间类的度量是分距离和相似系数来度量的 距离 距离用来度量样品之间的相似性（k means聚类，系统聚类中的Q型聚类） 相似系数 相似系数用来度量变量之间的相似性（系统聚类的R型聚类） 最常用的是k m ...
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2018-06-30 11:00:31
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贝叶斯公式 p(A|D)=p(A)*p(D|A)/p(D); 可以应用于垃圾邮件的过滤和拼写检查 例如：对于拼写检查，写出一个单词D，判断该单词为正确单词A的概率。为上述条件概率的描述。 其中p(A)为先验概率，可以根据现有的数据库中的单词，来获得A单词的概率p(A)。由于正确的单词不仅仅有A,还有 ...
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2018-06-29 21:44:55
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贝叶斯网络模型 贝叶斯定理：贝叶斯定理是概率论中的一个结论，它跟随机变量的条件概率以及边缘概率分布有关。在有些关于概率的解说中，贝叶斯定理能够告知我们如何利用新证据修改已有的看法。通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯定理就是这种关系的陈述。贝叶斯公式： 贝叶斯公式为利用搜集到的信息对原有判断进行
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2018-06-27 15:00:24
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隐马尔可夫模型 马尔可夫链:马尔可夫链是满足马尔可夫性质的随机过程。 马尔可夫链（Markov Chain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。这些变量的范围，即它们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而Xn的值则是在时间n的状态。如果Xn+1对于过去状态的条件概率分布仅是Xn的一个函数，则 这
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2018-06-27 14:59:49
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对于条件随机场的学习，我觉得应该结合HMM模型一起进行对比学习。首先浏览HMM模型：https://www.cnblogs.com/pinking/p/8531405.html 一、定义 条件随机场（crf）：是给定一组输入随机变量条件下，另一组输出随机变量的条件概率的分布模型，其特点是假设输出随机 ...
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2018-06-18 13:26:01
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树模型 应用场景：1.分类 2.回归 分类应用中的树模型等价于if-then规则的集合or定义在特征空间与类空间的条件概率分布，可解释性强 概念： 1. 熵：表示随机变量的不确定程度，其数值越大，则随机变量的不确定性也越大 2.条件熵：表示在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性，定义为X已知时 ...
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2018-06-15 12:58:10
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2个事件同时发生的概率： P(a, b) = P(a | b) * P(b) 其中：P(a, b)表示 a和b事件同时发生的概率， P(a | b)是一个条件概率，表示在b事件发生的条件下，a发生的概率 3个事件的概率链式调用： P(a, b, c) = P(a | b, c) * P(b, c) ...
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2018-06-12 19:36:11
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计划最近好好按步骤按阶段系统性的学习下机器学习和深度学习，希望能坚持下去。 基础数学篇 [高等数学：求导、梯度] [高等数学：泰勒展开] [概率论：基本概念、条件概率、全概率、朴素贝叶斯] [概率论：期望、方差、协方差] [概率论：常见分布] [线性代数：矩阵] 机器学习中的基本概念 [机器学习的分 ...
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2018-06-07 22:54:49
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朴素贝叶斯算法。 朴素贝叶斯是一种简单但功能强大的预测建模算法。 该模型由两种类型的概率组成，可以直接从训练数据中计算: 每个类的概率。 每个类给定每个x值的条件概率。 一旦计算出概率模型，就可以利用贝叶斯定理对新数据进行预测。 当你的数据是实值时，通常假设高斯分布(钟形曲线)，这样你就可以很容易地 ...
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2018-05-18 00:30:36
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