3.1 Linear Basis Function Models（PRML 系列----3.1.5 Multiple outputs)
multiple, independent regression problems. 共享相同的基函數 對 β 求 導 可 計 算 β 估 計 值 \beta求導可計算\beta估計值 β求導可計算β估計值 多變量解耦：原因在於 W ( M ∗ K ) W(M*K) W(M∗K)只定義了高斯噪聲的輸出，只考慮單變量即可 W W W中 K 個 變 量 之 間 的 協 方 差 解 偶 證 明 K個變量
相關文章
- 1. 3.1 Linear Basis Function Models（PRML 系列----3.1.1 Maximum likelihood and least squares
- 2. 3.3. Bayesian Linear Regression(PRML 系列)
- 3. PRML之線性迴歸（Linear Models for Regression）
- 4. Radial Basis Function Network
- 5. chap3 Linear Models for Regression筆記
- 6. Multiple Input and Output Models in keras
- 7. Machine Learning（3）Generalized Linear Models
- 8. multiple linear regression
- 9. Linear Models for Classification
- 10. Log-Linear Models
- 更多相關文章...
- • SQL MIN() Function - SQL 教程
- • XSLT function-available() 函數 - XSLT 教程
- • Docker容器實戰(七) - 容器眼光下的文件系統
- • Java 8 Stream 教程
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
- 1. 安裝cuda+cuDNN
- 2. GitHub的使用說明
- 3. phpDocumentor使用教程【安裝PHPDocumentor】
- 4. yarn run build報錯Component is not found in path 「npm/taro-ui/dist/weapp/components/rate/index「
- 5. 精講Haproxy搭建Web集羣
- 6. 安全測試基礎之MySQL
- 7. C/C++編程筆記：C語言中的複雜聲明分析，用實例帶你完全讀懂
- 8. Python3教程(1)----搭建Python環境
- 9. 李宏毅機器學習課程筆記2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
- 10. 阿里雲ECS配置速記
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 3.1 Linear Basis Function Models（PRML 系列----3.1.1 Maximum likelihood and least squares
- 2. 3.3. Bayesian Linear Regression(PRML 系列)
- 3. PRML之線性迴歸（Linear Models for Regression）
- 4. Radial Basis Function Network
- 5. chap3 Linear Models for Regression筆記
- 6. Multiple Input and Output Models in keras
- 7. Machine Learning（3）Generalized Linear Models
- 8. multiple linear regression
- 9. Linear Models for Classification
- 10. Log-Linear Models