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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朴素贝叶斯算法与上篇中写到到生成学习算法的思想是一致的。它不需要像线性回归等算法一样去拟合各种假设的可能，只需要计算各种假设的概率，然后选择概率最高的那种假设分类类别。其中还添入了一个贝叶斯假定：在给定目标值y时属性值x之间相互独立。这样的分类算法被称为朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier） 。
1、朴素贝叶斯算法
在朴素贝叶斯算法的模型里，给定的训练集为,...
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2015-07-24 13:04:49
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在前面几课里的学习算法的思路都是给定数据集以后，确定基于此数据集的最佳假设H函数，通过学习算法确定最佳假设H的各个参数，然后通过最佳假设函数H得出新的数据集的结果。在这一课里介绍了一种新的思路，它的核心思想是直接计算各种假设的最高概率，然后拟合各个假设的最高概率参数，并利用拟合得到的假设概率，计算出新的数据集的概率，选取概率最高的假设直接得出分类类别。
整个生成学习算法的精髓在于条件概率...
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2015-07-24 09:20:14
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引文：由于之前讲过了朴素贝叶斯的理论Stanford机器学习[第五讲]-生成学习算法第四部分，同时朴素贝叶斯的算法实现也讲过了，见机器学习算法-朴素贝叶斯Python实现。那么这节课打算讲解一下朴素贝叶斯算法的具体计算流程，通过一个具体的实例来讲解。PS：为了专注于某一个细节，本章节只抽取了视频的一部分来讲解，只讲解一个贝叶斯算法的计算流程，关于视频里面的具体内容请参考下面的视频链接。讲解的实例是一...
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2015-06-01 18:56:18
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本课内容：
生成学习算法的介绍；
第一个典型的生成学习算法——高斯判别分析；
生成学习算法与之前的判别学习算法的对比；
朴素贝叶斯算法，
Laplace平滑。
1.生成学习算法学习算法分为两种：一种是判别学习算法（Discriminative Learning Algorithm），简称DLA，另一种是生成学习算法（Generative Learning Algorithm），简称GLA。DLADL...
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2015-05-31 16:57:02
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PART0 判别学习算法引入：二元分类问题建模：判别学习算法（discriminative learning algorithm）直接根据P(y|x)【即给定特征x下的分类结果y】建模之前我们用的算法（如logistic回归）就是判别学习算法PART1 生成学习算法PART1.1 Definitio...
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2015-05-28 07:04:32
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2015-04-23 17:32:17
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生成学习算法本次课程大纲：1、生成学习算法2、高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis）-高斯分布（简要）-对比生成学习算法&判别学习算法（简要）3、朴素贝叶斯4、Laplace平滑复习：分类算法：给出一个训练集，若使用logistic回归算法，其工作方式是...
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2015-04-11 14:48:14
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朴素贝叶斯本次课程大纲：1、朴素贝叶斯-朴素贝叶斯事件模型2、神经网络（简要）3、支撑向量机（SVM）铺垫–最大间隔分类器复习：1、朴素贝叶斯一种生成学习算法，对p(x|y)建模。例：垃圾邮件分类以邮件输入流作为输入，输出y为{0,1}，1为垃圾邮件，0为非垃圾邮件。将邮件文本表示为一个输入向量x1...
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2015-04-11 14:37:54
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参考：cs229讲义机器学习（一）：生成学习算法Generative Learning algorithms：http://www.cnblogs.com/zjgtan/archive/2013/06/08/3127490.html首先，简单比较一下前几节课讲的判别学习算法（Discriminati...
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2014-12-05 07:03:54
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