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# ML学习小笔记—Classification

时间:2018-12-27 22:43:42      阅读:181      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

关于本课程的相关资料http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17.html


通过模型可以分类输入,此时根据分类结果的正确与否会有一个Loss函数。找到一个最佳的分类模型有很多方法,

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此次介绍的是利用Gaussian Distribution获得Maximum Likelihood

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对于一堆数据样本数据在二维上分布,如何确定一个新的数据是属于哪一类的?我们可以根据样本数据计算出相应的高斯分布,然后将新的点回代,就能得到这个点属于该分布的机率。

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从而再根据贝叶斯公式可判断属于哪一类:
P(x|c)的意思即为:求在分布C根据高斯分布可计算的情况下x的概率

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总结方法步骤:

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数学原理:

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寒假再修补博客

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原文:https://www.cnblogs.com/Huzr/p/10187531.html

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