在生成模型中讲到了，可以利用手头的数据，假设数据是满足高斯分布，且是不同的均值，但是同一个协方差矩阵，基于贝叶斯的判别式，可以得到
p(c1|x)>0.5 是第一类 p(c1|x)可以转化为sigmod(z)=w*x +b
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：机器学习二 逻辑回归 - Python技术站
微信扫一扫 
支付宝扫一扫
支撑矢量机SVM
机器学习基石–学习笔记02–Hard Dual SVM
上一篇
2023年4月13日
机器学习三 卷积神经网络作业
下一篇
2023年4月13日
相关文章
-
以resnet作为前置网络的ssd目标提取检测
http://blog.csdn.net/zhangjunbob/article/details/53119959
-
LSTM循环神经网络理解
1.循环神经网络 A是一组神经网络（可以理解为一个网络的自循环），它的工作是不停的接收并且输出。从图中可以看出A允许将信息不停的再内部循环，这样使得它可以保证每一步的计算都保存以前的信息
-
【caffe】三种文件类别：solver,model和weights
@tags: caffe 文件类别 solver文件 是一堆超参数，比如迭代次数，是否用GPU，多少次迭代暂存一次训练所得参数，动量项，权重衰减（即正则化参数），基本的learning rate，多少次迭代打印一次loss,以及网络结构描述文件（即model文件）存储位置，等等 比如： lenet_solver.prototxt model文件 也有一些参数…
-
GAN生成对抗网络合集（一）：理论基础及一些相关概念
对抗神经网络其实是两个网络的的组合，两者关系形成对抗。是用网络来监督网络的一个自学习过程。 生成器（generator）生成模拟数据：不断优化自己让判别器判断不出来是模拟数据。主要是从训练数据中产生相同分布的samples，对于输入x，类别标签y，在生成式模型中估计其联合概率分布（两个及以上随机变量组成的随机向量的概率分布）； 判别器（disc…
-
深度学习中卷积层和pooling层的输出计算公式(转)
原文链接：https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups…
-
获取tensorflow中tensor的值
tensorflow中的tensor值的获取： import tensorflow as tf #定义变量a a=tf.Variable([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]]) #定义索引 indics=[[0,0,0],[0,1,1],[0,1,2]] #把a中索引为indics的值取出 b=tf.gather_…
-
对抗网络GAN的应用实例
https://sigmoidal.io/beginners-review-of-gan-architectures/ 嗨，大家好！像许多追随AI进展的人一样，我无法忽略生成建模的最新进展，尤其是图像生成中生成对抗网络（GAN）的巨大成功。看看这些样本：它们与真实照片几乎没有区别！ Samples from BigGAN: https://openr…
-
TensorFlow入门——MNIST初探
1 import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data 2 import tensorflow as tf 3 4 mnist = input_data.read_data_sets(“MNIST_data/”,one_hot=True) 5 6 x = tf.placeho…
