Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化
Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化
声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/
在统计学中有两个学派,一个是频率学派,另一个是贝叶斯学派。频率学派认为参数θ是一个固定的值,而不是随机变量,只不过是不知道它的值而已;而贝叶斯学派则认为任何参数θ都是一个随机变量,也有自己的概率分布。所以这两个学派分别形成了最大似然估计(maximum likelihood estimate,MLE)和最大后验估计(maximum a posteriori estimate,MAP),实际上后验概率等于似然函数乘以θ的先验概率。
2015-9-28 艺少
Andrew Ng机器学习课程11之贝叶斯统计和正则化的更多相关文章
- Andrew Ng机器学习课程11之使用machine learning的建议
Andrew Ng机器学习课程11之使用machine learning的建议 声明:引用请注明出处http://blog.csdn.net/lg1259156776/ 2015-9-28 艺少
- 【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 7 Regularization 正则化
Lecture7 Regularization 正则化 7.1 过拟合问题 The Problem of Overfitting7.2 代价函数 Cost Function7.3 正则化线性回归 R ...
- Andrew Ng机器学习课程笔记--汇总
笔记总结,各章节主要内容已总结在标题之中 Andrew Ng机器学习课程笔记–week1(机器学习简介&线性回归模型) Andrew Ng机器学习课程笔记--week2(多元线性回归& ...
- Andrew Ng机器学习课程笔记(四)之神经网络
Andrew Ng机器学习课程笔记(四)之神经网络 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365730.html 前言 ...
- Andrew Ng机器学习课程6
Andrew Ng机器学习课程6 说明 在前面尾随者台大机器学习基石课程和机器学习技法课程的设置,对机器学习所涉及到的大部分的知识有了一个较为全面的了解,可是对于没有动手敲代码并加以使用的情况,基本上 ...
- Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之应用机器学习的建议
Andrew Ng机器学习课程笔记(五)之 应用机器学习的建议 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7368472.h ...
- Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归)
title: Andrew Ng机器学习课程笔记--week1(机器学习介绍及线性回归) tags: 机器学习, 学习笔记 grammar_cjkRuby: true --- 之前看过一遍,但是总是模 ...
- Andrew Ng机器学习课程笔记(六)之 机器学习系统的设计
Andrew Ng机器学习课程笔记(六)之 机器学习系统的设计 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7392408.h ...
- Andrew Ng机器学习课程笔记(三)之正则化
Andrew Ng机器学习课程笔记(三)之正则化 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7365475.html 前言 ...
随机推荐
- XML建模实列
XML建模 建模的由来: 就是将指定的xml字符串当作对象来操作 好处在于,只需要调用指定的方法就可以完成预定的字符串获取: 建模的一个思路: 1.分析需要被建模的文件中有那几个对 ...
- The database principal owns a schema in the database, and cannot be dropped. (.Net SqlClient Data Pr
解决microsoft sql server error:15138的方法 http://blog.csdn.net/gray13/article/details/4458523 用sp_change ...
- 论自动AC机
O(∩_∩)O哈哈~第一篇原创博客.终于结束了我“无敌转载王”的称号了!!!好开心! (⊙v⊙)嗯,看到标题觉得我是神犇的人,请再次仔细看看标题,是“自动AC”,而非“AC自动”哦!这是利用lemon ...
- Codefest 2019 比赛总结
蒟蒻的心路历程 上来看B,结果不会... 回来做A,写完之后nantf已经切B了. 回来做B,花了13min磕了出来. 继续做C,自闭. 继续做D,花了10min磕了出来. 继续做E,一开始有点自闭, ...
- Pythton3实例
计算1-100之和 #add.py n = 0 sum = 0 for n in range(0,101): sum += n print(sum) 实现99乘法法则 #mul.py i = 1 wh ...
- [线性代数] 矩阵代数基础 Basic Matrix Algebra
Overview: Matrix algebra Matrix algebra covers rules allowing matrices to be manipulated algebraical ...
- 持续api管理翻译
- 书籍内容 > 地址: https://www.safaribooksonline.com/library/view/continuous-api-management/97814920435 ...
- (转) hive调优(2)
hive 调优(二)参数调优汇总 在hive调优(一) 中说了一些常见的调优,但是觉得参数涉及不多,补充如下 1.设置合理solt数 mapred.tasktracker.map.tasks.maxi ...
- 在取变量名的时候,千万不要用new
这样子是会报错的
- LeetCode 第 151 场周赛
一.查询无效交易(LeetCode-1169) 1.1 题目描述 1.2 解题思路 根据,它和另一个城市中同名的另一笔交易相隔不超过 60 分钟(包含 60 分钟整) 得出 城市A和其他城市任何一笔交 ...