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8.3 線性支持向量機(jī)與軟間隔最大化（P125） 8.3.1 線性支持向量機(jī) 區(qū)別：對(duì)于線性可分向量機(jī)而言，需要滿足的條件就是yi(ωix+b)...

7.3.6 實(shí)例講解 最優(yōu)化問題：就是讓熵最大化/-熵最小化 將目標(biāo)函數(shù)和約束條件寫入拉氏函數(shù)中： 約束條件中的先后順序無所謂的， 對(duì)每個(gè)yi都...

八、支持向量機(jī) 決策函數(shù)：f(x)=sign(wx+b)，其中sign函數(shù)像感知機(jī)，而ωx+b則像邏輯斯蒂回歸； 8.1邏輯回歸與支持向量機(jī) 8...

7.3.7 極大似然估計(jì) 最重要的是找到似然函數(shù)： 首先，假定已知 條件概率分布 ；然后，找到用訓(xùn)練模型的樣本集，并根據(jù)這個(gè)樣本集寫出所有樣本出...

7.3.4 最大熵模型的學(xué)習(xí)（書上P98） 學(xué)習(xí)有三件事: 1.哪些是已/未知的信息； 2.目的是什么； 3.如何實(shí)現(xiàn)目的？ 1.已知信息： 要...

這里開始轉(zhuǎn)為網(wǎng)課的計(jì)數(shù)方式了。。。改正好麻煩的??? 7.2 最大熵模型簡(jiǎn)介 模型定義： 用 條件熵 是因?yàn)橐孟螺斎胱兞縓來獲得Y對(duì)應(yīng)的類別；...

六、邏輯斯蒂回歸與最大熵模型 邏輯斯蒂是個(gè)啥：以人口增長為例： 其中，Ω代表了最大值（此處為最大人口容量），所得圖像為： P(t)代表當(dāng)前人口容...

一、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)以及監(jiān)督學(xué)習(xí)概論： 1.統(tǒng)計(jì)學(xué) 1.1.定義： 是一門關(guān)于計(jì)算機(jī)基于 數(shù)據(jù)構(gòu)建概率統(tǒng)計(jì)模型并運(yùn)用模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)與分析 的學(xué)科。 ...

1.4模型評(píng)與模型選擇 1.4.1訓(xùn)練/測(cè)試誤差 訓(xùn)練誤差 是指模型Y=f(X)關(guān)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的平均損失，其能夠判斷給定的問題是不是一個(gè)容易學(xué)習(xí)...

2.3 感知機(jī)學(xué)習(xí)算法（以達(dá)到策略） 2.3.1 原始形式： 給定一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集： 損失函數(shù)： 因?yàn)槭钦`分類點(diǎn)所以yi(w·xi+b)必然<0，...