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是什么 考虑如下文本分类问题：训练集为n条文本特征[^m]，文本类别对，$\{(\mathbf{t}^i,c^i)\}_{i=1}^n$[^n] 现给定文本特征$\mathbf{t}$，要求判定它的类别。 朴素贝叶斯做法就是算使得$p(\mathbf{t},c)$最大的$c^ $作为$\mathbf 阅读全文
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机器学习入门（三）之 线性回归番外篇（矩阵求导） 笑容发自真心 现到脸上却变得虚假 所以我也就不用龇牙 声音发自灵魂 走到喉咙却变得含混 所以我不说话 求解线性回归问题，最优参数的第二种方法是对损失函数直接求导，并令其导数为零。这就需要对矩阵求导。下面我们先来介绍矩阵求导。大跃进喽。。。。 矩阵导数 阅读全文
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2019年9月22日18:22:52 2019年9月22日18:59:51 对于给定居住面积和卧室数量预测房价的问题。我们可以建立一个线性回归模型。假设具有如下形式， $$ h(x)=\sum_{i=0}^{n} \theta_{i} x_{i}=\theta^{T} x $$ 其中$\theta_ 阅读全文
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2019年9月22日13:52:59 2019年9月22日14:40:25 给定由一批输入输出数据对$\left(x^{(i)}, y^{(i)}\right) $ 组成的训练数据集，有监督学习的目标是学到一个较好的从输入$x^{(i)} $ 到输出$y^{(i)} $ 的映射。用来预测一个新的输入 阅读全文
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朴素贝叶斯分类器（算法）与朴素贝叶斯假设 在高斯判别分析模型（GDA）中，特征向量$ x$ 是连续实值向量。现在我们来讨论分量$ x_j$ 取离散值的贝叶斯朴素贝叶斯模型。 在文本分类问题中，有一个问题是分出一个邮件是（$y=1$ ）或者不是（$y=1$ ）垃圾邮件。我们的训练数据集是一些标好是否是 阅读全文
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由均值向量$\mu \in \mathbb{R}^{n}$和协方差阵$\Sigma \in \mathbb{R}^{n \times n}$参数化的$n$维多元正态分布或多元高斯分布记作$\mathcal{N}(\mu, \Sigma)$。其中协方差矩阵$\Sigma \in \mathbb{R}^ 阅读全文
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到目前为止，我们主要讨论给定$x$对$y$的条件分布$p(y | x ; \theta)$进行建模的学习算法。例如，对于逻辑斯蒂克（logistic）回归模型，这个条件概率为$h_{\theta}(x)=sigmoid\left(\theta^{T} x\right)$。对于二分类问题，logist 阅读全文