转载请注明：http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001

该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里。

本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法（generate learning algorithm）、高斯判别分析（Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA）、朴素贝叶斯（Navie Bayes）、拉普拉斯平滑（Laplace Smoothing）。

[置顶] 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯、Laplace平滑——斯坦福ML公开课笔记5的更多相关文章

  1. [置顶] NB多项式事件模型、神经网络、SVM之函数/几何间隔——斯坦福ML公开课笔记6

    转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9722701 本篇笔记针对斯坦福ML公开课的第6个视频,主要内容包括朴素贝叶斯 ...

  2. [置顶] 局部加权回归、最小二乘的概率解释、逻辑斯蒂回归、感知器算法——斯坦福ML公开课笔记3

    转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少 ...

  3. [置顶] 最优间隔分类器、原始/对偶问题、SVM的对偶问题——斯坦福ML公开课笔记7

    转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9774135 本篇笔记针对ML公开课的第七个视频,主要内容包括最优间隔分类器( ...

  4. AI学习---分类算法[K-近邻 + 朴素贝叶斯 + 决策树 + 随机森林 ]

    分类算法:对目标值进行分类的算法    1.sklearn转换器(特征工程)和预估器(机器学习)    2.KNN算法(根据邻居确定类别 + 欧氏距离 + k的确定),时间复杂度高,适合小数据    ...

  5. 机器学习算法实践：朴素贝叶斯 (Naive Bayes)（转载）

    前言 上一篇<机器学习算法实践:决策树 (Decision Tree)>总结了决策树的实现,本文中我将一步步实现一个朴素贝叶斯分类器,并采用SMS垃圾短信语料库中的数据进行模型训练,对垃圾 ...

  6. 检测用户命令序列异常——使用LSTM分类算法【使用朴素贝叶斯，类似垃圾邮件分类的做法也可以，将命令序列看成是垃圾邮件】

    通过 搜集 Linux 服务器 的 bash 操作 日志, 通过 训练 识别 出 特定 用户 的 操作 习惯, 然后 进一步 识别 出 异常 操作 行为. 使用 SEA 数据 集 涵盖 70 多个 U ...

  7. CS229 Lesson 5 生成学习算法

    课程视频地址:http://open.163.com/special/opencourse/machinelearning.html 课程主页:http://cs229.stanford.edu/ 更 ...

  8. Python机器学习笔记：朴素贝叶斯算法

    朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一,也是为数不多的基于概率论的分类算法.对于大多数的分类算法,在所有的机器学习分类算法中,朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同.比如决策树,KNN,逻辑回归,支持向 ...

  9. 机器学习理论基础学习3.5--- Linear classification 线性分类之朴素贝叶斯

    一.什么是朴素贝叶斯? (1)思想:朴素贝叶斯假设    条件独立性假设:假设在给定label y的条件下,特征之间是独立的    最简单的概率图模型 解释: (2)重点注意:朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑 ...

随机推荐

  1. java.io.EOFException解决

    主要错误提演示样例如以下: 严重: IOException while loading persisted sessions: java.io.EOFException 严重: Exception l ...

  2. TEXT文本编辑框4 点击按钮读取文本框内容到内表

    *&---------------------------------------------------------------------* *& Report ZTEST_CWB ...

  3. VS关闭Browser Link

    原文:VS关闭Browser Link 这是VS2013的一个新功能,叫Browser Link,基于SignalR. 它可以实现VS IDE和你的程序的双向通讯,在IDE编辑代码即刻将修改发送到浏览 ...

  4. mmtests使用简介

    1.简介 mmtests是一个可配置的测试套件,可以被MM开发者用来进行一个常规测试.理想情况下,它可以与LTP,xfstests等测试工具结合起来实现自动化测试. 2.软件组织 run-mmtest ...

  5. Twenty Newsgroups Classification任务之二seq2sparse（2）

    接上篇,SequenceFileTokenizerMapper的输出文件在/home/mahout/mahout-work-mahout0/20news-vectors/tokenized-docum ...

  6. 【Node.js 自己封装的库 http_parse, libuv】

    [Node.js 自己封装的库 http_parse, libuv] Node.js 介绍:一个网络框架,更多:http://www.oschina.net/p/nodejs 官网:http://no ...

  7. POJ 2184 Cow Exhibition 01背包

    题意就是给出n对数 每对xi, yi 的值范围是-1000到1000 然后让你从中取若干对 使得sum(x[k]+y[k]) 最大并且非负   且 sum(x[k]) >= 0 sum(y[k] ...

  8. ADO面板上的控件简介

    ADO面板上的控件简介 一. TADOConnection组件该组件用于建立数据库的连接.ADO的数据源组件和命令组件可以通过该组件运行命令及数据库中提取数据等.该组件用于建立数据库的连接,该连接可被 ...

  9. KMP 知识点总结

    KMP算法是BF算法的改进,主要是消除了主串指针的回溯,提高算法效率. 先简单介绍一下BF算法: 基本思路: 从目标串s的第一个字符开始和模式串的第一个字符比较,相等逐个比较后续字符,否则从目标串的第 ...

  10. 一步步学习Linux开发环境搭建与使用

    00.Linux开发环境搭建与使用1--Linux简史 01.Linux开发环境搭建与使用2--Linux系统(ubuntu)安装方案 02.Linux开发环境搭建与使用3--通过虚拟机安装系统(ub ...