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机器学习第二次专业

时间:2020-04-16 21:06:17      阅读:75      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

1).学习笔记:

概率公式:

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贝叶斯公式详解:

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贝叶斯

 

 

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矩阵

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 2)总结

 梯度:梯度是一个向量,是一个n元函数f关于n个变量的偏导数,比如三元函数f的梯度为(fx,fy,fz),二元函数f的梯度为(fx,fy),一元函数f的梯度为fx。然后要明白梯度的方向是函数f增长最快的方向,梯度的反方向是f降低最快的方向

梯度下降:将梯度逼近到一个稳定值,也就是模型的最优解这个过程

贝叶斯定理:贝叶斯定理是一种在已知其他概率的情况下求概率的方法

 

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原文:https://www.cnblogs.com/Gidupar/p/12715174.html

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