绪论|机器学习推导系列(一)

简介: 绪论|机器学习推导系列(一)

一、频率派 vs 贝叶斯派


机器学习主要解决从数据中获取其概率分布的问题,通过一些机器学习的算法可以从大量数据中找到一定的规律,从而建立模型来解决实际问题,因此机器学习中主要使用数据来求解其参数

QQ图片20220606101302.png

QQ图片20220606101305.png


二、频率派


频率派认为参数QQ图片20220606101127.png是一个固定的常数(constant),频率派常用的求解方法为极大似然估计法:

QQ图片20220606101103.png

频率派的求解步骤为:1.建立模型;2.定义损失函数;3.最优化损失函数。


三、贝叶斯派

QQ图片20220606101401.png

QQ图片20220606101406.png

QQ图片20220606101404.png

QQ图片20220606101408.png


相关文章
|
机器学习/深度学习
受限玻尔兹曼机|机器学习推导系列(二十五)
受限玻尔兹曼机|机器学习推导系列(二十五)
783 0
受限玻尔兹曼机|机器学习推导系列(二十五)
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
入坑机器学习:一,绪论
在入坑之前,需要大家有一定的数学基础,高数,线代,概率论,个人认为概率论更加重要,也更加难。我之前也有出过相关的文章。
133 0
入坑机器学习:一,绪论
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
机器学习 --- 绪论
机器学习 --- 绪论
119 0
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现
100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现
100天搞定机器学习|day44 k均值聚类数学推导与python实现
|
机器学习/深度学习 数据采集 自然语言处理
机器学习课后思考-绪论
机器学习课后思考-绪论
180 0
机器学习课后思考-绪论
|
机器学习/深度学习 人工智能 移动开发
【机器学习】线性分类——高斯判别分析GDA(理论+图解+公式推导)
【机器学习】线性分类——高斯判别分析GDA(理论+图解+公式推导)
396 0
【机器学习】线性分类——高斯判别分析GDA(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA(理论+图解+公式推导)
【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA(理论+图解+公式推导)
402 0
【机器学习】线性分类——线性判别分析LDA(理论+图解+公式推导)
|
机器学习/深度学习 算法
100天搞定机器学习|day38 反向传播算法推导
100天搞定机器学习|day38 反向传播算法推导
100天搞定机器学习|day38 反向传播算法推导
|
机器学习/深度学习 算法 数据挖掘
机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第1章绪论(学习笔记+公式推导)
本博客为博主在学习 机器学习【西瓜书 / 南瓜书】过程中的学习笔记,每一章都是对《西瓜书》、《南瓜书》内容的总结和提炼笔记,博客可以作为各位读者的辅助思考,也可以做为读者快读书籍的博文,本博客对西瓜书所涉及公式进行详细的推理以及讲解,本人认为,不推导公式所学得的知识是没有深度的,是很容易忘记的,有些公式推导起来并不复杂,只是被看似复杂的数学表达式所“吓唬”,希望大家拿上纸笔,跟着博主一起学习,一起推导。
252 0
机器学习【西瓜书/南瓜书】--- 第1章绪论(学习笔记+公式推导)
|
机器学习/深度学习 存储 人工智能
零基础"机器学习"自学笔记|Note1:机器学习绪论
这个系列为我在自学【机器学习】时的个人笔记。因为本人为医学相关专业,故学习过程中可能会有较多的纰漏,希望各位读者不吝赐教。
176 0
零基础"机器学习"自学笔记|Note1:机器学习绪论