JavaShuo
欄目
標籤
吳恩達網易機器學習第6課:判別模型,生成模型以及樸素貝葉斯模型
時間 2019-12-13
標籤
網易
機器
學習
判別
模型
生成
以及
樸素
貝葉
简体版
原文
原文鏈接
本文結合網易雲吳恩達機器學習公開課中文課件內容以及我的理解,對這一章節進行介紹。紅色部分爲關鍵部分或我的的一些理解。html 1. 生成模型與判別模型網絡 1.1 兩種模型的區別機器學習 咱們首先假設x爲特徵,y爲類別結果。那麼分如下幾種方式來理解生成模型與判別模型。函數 (1)官方定義:判別模型是根據特徵值來求結果的機率。形式化表示爲,在參數肯定的狀況下,求解條件機率,通俗的解釋爲在給定特徵後預
>>阅读原文<<
相關文章
1.
吳恩達網易機器學習第6課:判別模型,生成模型以及樸素貝葉斯模型
2.
判別模型、生成模型與樸素貝葉斯方法
3.
機器學習:判別模型,生成模型,樸素貝葉斯,高斯生成模型
4.
樸素貝葉斯模型
5.
【機器學習筆記】判別模型和生成模型(貝葉斯估計)
6.
機器學習--樸素貝葉斯模型原理
7.
機器學習算法之樸素貝葉斯模型
8.
機器學習 樸素貝葉斯模型(Python實現)
9.
機器學習之樸素貝葉斯模型及代碼示例
10.
貝葉斯模型
更多相關文章...
•
ASP.NET MVC - 模型
-
ASP.NET 教程
•
網站主機 類型
-
網站主機教程
•
Kotlin學習(二)基本類型
•
委託模式
相關標籤/搜索
生成模型
模型
數學模型
Django 模型
混合模型
標準模型
I/O模型
模型驅動
BSM模型
原型模式
NoSQL教程
網站主機教程
瀏覽器信息
設計模式
委託模式
學習路線
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
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.
正確理解商業智能 BI 的價值所在
2.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----LSTM(長短時記憶神經網絡)
3.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----GRU(門控循環神經⽹絡)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬幣
6.
密碼算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源碼解析(1)
8.
HDU-6128
9.
計算機網絡知識點詳解(持續更新...)
10.
hods2896(AC自動機)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
吳恩達網易機器學習第6課:判別模型,生成模型以及樸素貝葉斯模型
2.
判別模型、生成模型與樸素貝葉斯方法
3.
機器學習:判別模型,生成模型,樸素貝葉斯,高斯生成模型
4.
樸素貝葉斯模型
5.
【機器學習筆記】判別模型和生成模型(貝葉斯估計)
6.
機器學習--樸素貝葉斯模型原理
7.
機器學習算法之樸素貝葉斯模型
8.
機器學習 樸素貝葉斯模型(Python實現)
9.
機器學習之樸素貝葉斯模型及代碼示例
10.
貝葉斯模型
>>更多相關文章<<