摘要:
一、贝叶斯定理 机器学习所要实现的均是通过有限的训练样本尽可能的准确估计出后验概率,也就是所说的结果情况。大题分为判别式模型和生成式模型。 1. 判别式模型:直接通过建模P(结果|特征)的方式来预测结果,典型代表如决策树,BP神经网络、支持向量机等。 2. 生成式模型:先对联合概率分布P(特征,结果 阅读全文
posted @ 2018-04-08 18:44
狗蛋的兔子
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