PRML笔记
来源:互联网 发布:张海迪开车 知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/05/22 17:41
根均方误差(RMS)
其中,除以
生成模型和判别模型
判别方法:由数据直接学习决策函数Y=f(X)或者条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即判别模型。基本思想是有限样本条件下建立判别函数,不考虑样本的产生模型,直接研究预测模型。典型的判别模型包括k近邻,感知级,决策树,支持向量机等。
生成方法:由数据学习联合概率密度分布P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型:P(Y|X)= P(X,Y)/ P(X)。典型的生成模型有:朴素贝叶斯和隐马尔科夫模型等。
生成算法尝试去找到底这个数据是怎么生成的(产生的),然后再对一个信号进行分类。基于你的生成假设,那么那个类别最有可能产生这个信号,这个信号就属于那个类别。判别模型不关心数据是怎么生成的,它只关心信号之间的差别,然后用差别来简单对给定的一个信号进行分类。
贝叶斯定理、似然函数
贝叶斯定理右侧变量
频率学家广泛使用的一个估计是最大似然( maximum likelihood)估计,其中
高斯分布
反对法
监控
0 0
- PRML笔记
- PRML笔记之INTRODUCTION
- PRML 学习笔记
- PRML笔记:1-介绍
- PRML阅读笔记
- PRML抽样方法笔记
- prml第一章笔记
- PRML第一章笔记
- PRML第二章笔记
- PRML第三章笔记
- PRML第四章笔记
- PRML CHAPTER 2 学习笔记
- PRML学习笔记(1)
- PRML学习笔记(一)
- PRML 学习笔记(1)
- PRML 学习笔记(2)
- 机器学习笔记(PRML)
- 【PRML】第一章绪论学习笔记
- thinkphp单入口配置
- mapreduce俩个依赖关系的JOB实现
- 怎么判断一个序列是不是堆?
- map.clear list.clear
- 三个老板的工厂(简单工厂,工厂方法,抽象工厂)
- PRML笔记
- method threw error : java.lang.reflect.InvocationTargetException
- day07-复习练习
- 移动端模仿pc的hover技巧
- VR系列——Oculus Publishing文档:五、应用签名
- 【Ado.Net】SQLHelper+配置文件+参数查询
- 离散化介绍
- 查看主板型号
- hdoj1049