机器学习理论基础学习1——频率派 VS 贝叶斯派

| 频率派 | 贝叶斯派 |
|
theta是个未知的常量,X是随机变量, |
theta是个随机变量,X是随机变量 |
|
MLE最大似然估计
|
MAE最大后验概率
|
|
统计机器学习,优化问题 1)建立模型、概率 2)定义损失函数 3)梯度下降/牛顿法求解 |
概率图模型 求积分(用蒙特卡洛方法取样) |
机器学习理论基础学习1——频率派 VS 贝叶斯派的更多相关文章
- 概率派VS贝叶斯派
机器学习中的MLE和MAP两大学派的争论: 频率学派 - Frequentist - Maximum Likelihood Estimation (MLE,最大似然估计): 频率学派认为世界是确定的, ...
- 频率学派与贝叶斯学派(先验分布与后验分布,MLE和MAP)
频率学派(古典学派)和贝叶斯学派是数理统计领域的两大流派. 这两大流派对世界的认知有本质的不同:频率学派认为世界是确定的,有一个本体,这个本体的真值是不变的,我们的目标就是要找到这个真值或真值所在的范 ...
- 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 ...
- 机器学习理论基础学习12---MCMC
作为一种随机采样方法,马尔科夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,以下简称MCMC)在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用,是很多复杂算法求解的基础.比如分 ...
- 机器学习理论基础学习13--- 隐马尔科夫模型 (HMM)
隐含马尔可夫模型并不是俄罗斯数学家马尔可夫发明的,而是美国数学家鲍姆提出的,隐含马尔可夫模型的训练方法(鲍姆-韦尔奇算法)也是以他名字命名的.隐含马尔可夫模型一直被认为是解决大多数自然语言处理问题最为 ...
- 机器学习理论基础学习17---贝叶斯线性回归(Bayesian Linear Regression)
本文顺序 一.回忆线性回归 线性回归用最小二乘法,转换为极大似然估计求解参数W,但这很容易导致过拟合,由此引入了带正则化的最小二乘法(可证明等价于最大后验概率) 二.什么是贝叶斯回归? 基于上面的讨论 ...
- 机器学习理论基础学习3.3--- Linear classification 线性分类之logistic regression(基于经验风险最小化)
一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出 ...
- 机器学习理论基础学习16---高斯网络(GN)
一.高斯网络(高斯图模型)总体介绍 概率图模型分为三种:贝叶斯网络,马尔科夫随机场以及高斯网络:而高斯网络又可以根据有向无向细分为高斯贝叶斯网络和高斯马尔科夫随机场 二.高斯贝叶斯网络 1.高斯贝叶斯 ...
- 机器学习理论基础学习18---高斯过程回归(GPR)
一.高斯(分布)过程(随机过程)是什么? 一维高斯分布 多维高斯分布 无限维高斯分布 高斯网络 高斯过程 简单的说,就是一系列关于连续域(时间或空间)的随机变量的联合,而且针对每一个时间或是空间点 ...
随机推荐
- shell 脚本调试
1.第一行加 -xv #!/bin/bash –xv 2. bash -x shellName 3.如果只想调试其中几行脚本的话可以用 set -x 和 set +x 把要调试的部分包含进来: 比如: ...
- 部署OpenStack问题汇总(四)--openstack中nova-compute状态status显示为'XXX'的问题
本博客已经添加"打赏"功能,"打赏"位置位于右边栏红色框中,感谢您赞助的咖啡. 第一次部署openstack的时候就遇见了这个问题,当时的版本是havana, ...
- Gym 101915G Robots
G. Robots time limit per test 5.0 s memory limit per test 256 MB input standard input output standar ...
- 《代码大全》阅读笔记-33-个人性格(personal character)
很多好的编程做法都能减轻你的大脑灰质细胞(指脑力)的负担. 将系统"分解",是为了使之易于理解("设计的层次"). 进行审查.评审和测试正是为了减少人为失误.如 ...
- jenkins之-----------在必要的时候并发构建
jenkins支持在同一节点支持同任务并发,但存在形成报告时会覆盖相应的文件,查看官网后发现有介绍“在必要的时候并发构建” 大致意思就是:将此项勾选后,可以同时执行,执行在任务自己的workspace ...
- Unity3D笔记 英保通三 脚本编写 、物体间通信
一.脚本编写 1.1.同一类型的方法JS和C#的书写方式却不一样主要还是语法,在工程中创建一个Cube 分别把JSTest.js和CSharp.cs 添加到Cube中 JSTest.js #pragm ...
- vue--使用定时器的问题
https://blog.csdn.net/ywl570717586/article/details/79963162
- js备忘录_2
JS函数的参数在function内可以用arguments对象来获取. 转化为数组:var arr=Array.prototype.slice.call(arguments,0); Array有两个: ...
- 天梯赛 大区赛 L3-014.周游世界 (Dijkstra)
L3-014. 周游世界 时间限制 200 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 周游世界是件浪漫事,但规划旅行路线就不一定了-- 全世 ...
- poj2528 Mayor's posters【线段树】
The citizens of Bytetown, AB, could not stand that the candidates in the mayoral election campaign h ...

