摘要:李宏毅机器学习之逻辑回归笔记 第一步--定义函数集 x 和 w 都是向量,可以从朴素贝叶斯推出来这个公式 ) 第二步--定义函数的好坏 假设每个样本都是基于$$f_{w, b}(x)=P_{w, b}\left(C_{1} \mid x\right)$$ 该函数,所以可以得到训练数据的可能性函数,使 阅读全文
posted @ 2020-08-31 12:53 N.S.A 阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:概率分布 假设每一个随机变量都符合高斯分布,那么根据已有的数据,就可以得到$\mu$ 和$\sigma$ 的估计值,从而得到其分布函数,然后就可以针对预测数据进行预测,针对多维数据,采用高维高斯分布,每一维度都是独立的,并且都符合高斯分布,计算出每一维度的高斯分布函数,可以得到多维高斯分布函数,然后 阅读全文
posted @ 2020-08-31 12:48 N.S.A 阅读(91) 评论(0) 推荐(0) 编辑