2019年2月17日

到底什么是贝叶斯?

摘要: 朴素贝叶斯,到底什么是贝叶斯? 先验概率:就是在某个元素在某个分类中概率,比如一个公司,里面有运维团队,开发团队(分类)里面有100个人;有海事大学的10个人,那么海事大学在开发团队中概率是10%; 后验概率:那么作为该公司的一个海事大学的毕业生,是在开发团队中概率是多少?(还有测试团队,运维团队);贝叶斯解决的,就是根据先验概率来求解后验概率。 体会一下,贝叶斯问题其实就是一个... 阅读全文

posted @ 2019-02-17 12:22 张叫兽的技术研究院 阅读(524) 评论(0) 推荐(0) 编辑

逻辑回归(logic regression)的分类梯度下降

摘要: 首先明白一个概念,什么是逻辑回归;所谓回归就是拟合,说明x是连续的;逻辑呢?就是True和False,也就是二分类;逻辑回归即使就是指对于二分类数据的拟合(划分)。 那么什么是模型呢?模型其实就是函数。函数是由三部分组成:自变量,因变量以及参数。 此次采用模型是sigmoid函数: sigmoid函 阅读全文

posted @ 2019-02-17 12:02 张叫兽的技术研究院 阅读(1211) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习随想(一)

摘要: 为什么分类处理成-1,1 我好像突然明白了为什么要分类为正负1,因为sigmond函数其实真是的区分度是0值,其上是分割线的右边,多是大于0,其下都是小于0,值其实是连续的,但是完全可以通过正负号来进行分类区分。所以分类一般倾向于通过正负1来搞,而不是0,1,;在python中sign函数就是用来获 阅读全文

posted @ 2019-02-17 11:23 张叫兽的技术研究院 阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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