摘要：
对条件概率可以天然地引入贝叶斯公式作进一步的转换。1. 引入辅助变量由边缘概率的定义可知：P(B|D)≡∫∞−∞P(B,p|D)dp对 P(B,p|D) 做进一步的展开，又有：P(B,p|D)=P(B,p,D)P(D)=P(B|p,D)⋅P(p,D)P(D)=P(... 阅读全文
posted @ 2016-11-01 23:20
未雨愁眸
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对条件概率可以天然地引入贝叶斯公式作进一步的转换。1. 引入辅助变量由边缘概率的定义可知：P(B|D)≡∫∞−∞P(B,p|D)dp对 P(B,p|D) 做进一步的展开，又有：P(B,p|D)=P(B,p,D)P(D)=P(B|p,D)⋅P(p,D)P(D)=P(... 阅读全文
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支持向量机（Support Vector Machine ,SVM）的主要思想是：建立一个最优决策超平面，使得该平面两侧距离该平面最近的两类样本之间的距离最大化，从而对分类问题提供良好的泛化能力。对于一个多维的样本集，系统随机产生一个超平面并不断移动，对样本进行分类，... 阅读全文
posted @ 2016-11-01 22:25
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1. 求偏导、更新以及模型的训练以 LogisticRegression 为例：求损失函数关于参数的偏导：import theano.tensor as Tg_W = T.gradient(cost=cost, wrt=clf.W)g_b = T.gradient(c... 阅读全文
posted @ 2016-11-01 17:49
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1. 求偏导、更新以及模型的训练以 LogisticRegression 为例：求损失函数关于参数的偏导：import theano.tensor as Tg_W = T.gradient(cost=cost, wrt=clf.W)g_b = T.gradient(c... 阅读全文
posted @ 2016-11-01 17:49
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可定制： Layout（布局）Topic Line Style（主题线型）Floating（漂浮）增加漂浮主题，游离在核心主题框架体系之外可为某一个区域增加边界（boundary），以示整体之意1. 快捷键Insert Subtopic（增加子项）：insertctr... 阅读全文
posted @ 2016-11-01 10:36
未雨愁眸
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可定制： Layout（布局）Topic Line Style（主题线型）Floating（漂浮）增加漂浮主题，游离在核心主题框架体系之外可为某一个区域增加边界（boundary），以示整体之意1. 快捷键Insert Subtopic（增加子项）：insertctr... 阅读全文
posted @ 2016-11-01 10:36
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