【机器学习】算法术语、决策函数、概率模型、神经网络的详细讲解（图文解释）
一、机器学习算法术语1）数据集（Data Set），训练集（Training Set），验证集（Validation Set）和测试集（Test Set）数据集分为训练数据和测试数据。测试数据集合即为测试集，是需要应用模型进行预测的那部分数据，是机器学习所有工作的最终服务对象。为了防止训练出来的模型...
机器学习之分类-概率生成模型
分类定义：按照种类、等级或性质分别归类。我们要做的就是找到一个模型（函数）可以对数据进行分类最后给出一个对应的预测类别我们可以可以通过一些数据的导入通过训练确定模型的一些参数，最后推测的类型。回归与分类分类问题不适合使用回归的方式来完成，不是说不行，就是最后的模型会惩罚那些太"正确"的结果。左图是....
机器学习算法中因变量的特殊性质会对线性概率模型的估计带来哪些影响？
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一文读懂机器学习概率图模型（附示例&学习资源）
概率图模型是人工智能领域内一大主要研究方向。近日，数据科学家Prasoon Goyal在其博客上发表了一篇有关概率图模型的基础性介绍文章。文章从基础的概念开始谈起，并加入了基础的应用示例来帮助初学者理解概率图模型的实用价值。本文对该文章进行了编译介绍。 第一部分：基本术语和问题设定 机器...
机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（1）
一，本文将基于“独立重复试验---抛硬币”来解释贝叶斯理论中的先验概率、似然函数和后验概率的一些基础知识以及它们之间的关系。 本文是《A First Course of Machine Learning》的第三章的学习笔记，在使用贝叶斯方法构造模型并用它进行预测时，总体思路是：在已知的先验知识(先验...
机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（2）
在 机器学习中的贝叶斯方法---先验概率、似然函数、后验概率的理解及如何使用贝叶斯进行模型预测（1） 文章中介绍了先验分布和似然函数，接下来，将重点介绍后验概率，即通过贝叶斯定理，如何根据先验分布和似然函数，求解后验概率。 在这篇文章中，我们通过最大化似然函数求得的...
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