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《机器学习》读书笔记
7.1 贝叶斯决策论贝叶斯决策论（Bayesian decision theory）是概率框架下实施决策的基本方法。对分类任务来说，在所有相关概率都已知的理想情形下，贝叶斯决策论考虑如何基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。贝叶斯判定准则（Bayes d...Lighthouse✨ 编辑于 2021-03-19 21:25:37 -
《机器学习》读书笔记第五、六章
五章 一、神经元模型 神经网络是由具有适应性的 简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。神经网络中最基本的成分是神经元（neuron）模型，许多的神经元按一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。 ... -
《机器学习》读书笔记第七八章
1、贝叶斯决策论（Bayesian decision theory） 是概率框架下实施决策的基本方法。基于后验概率可获得将样本x误分类所产生的期望损失（expected loss），即在样本x上的“条件风险”（conditional risk） 我们的任务... -
《机器学习》读书笔记第九十章
第9章 聚类 聚类既能作为一个找寻数据内在分布结构的单独过程,也可以作为其他学习任务的前驱过程. 我们希望"物以类聚",也就是聚类结果的"簇内相似度"高且"簇间相似度"... -
Machine Learning 1th
线性回归 目的：回归的目的是通过几个已知数据来预测另一个数值型数据的目标值。 假设特征和结果满足线性关系，即满足一个计算公式h(x)，这个公式的自变量就是已知的数据x，函...Oh_MyBug 编辑于 2019-06-06 14:17:54
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