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
-
win7+cuda+anaconda python+tensorflow-gpu+keras安装成功版本匹配汇总
2019-09-20 15:06:03 wyx100 阅读数 38更多 分类专栏： ML，开发环境配置 版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/wyx100/article/details/101061064 大家在安装配置过程…
-
循环和递归神经网络_8
作业： https://shimo.im/docs/3AB1IwSkwBwZlbMY 参考： https://blog.csdn.net/roger_royer/article/details/90552633#_2 https://blog.csdn.net/qq_39422642/article/details/78676567 RNN的结构 循…
-
caffe+windows+miniconda+python+CPU
本文是我安装windows10下caffe的过程，来来回回，反反复复，对caffe的心情真的是一碗浆糊。本身是个小白学生，还有很多东西也不了解。因此，本篇文章只做参考。以下是详细介绍。 一、caffe版本 我了解的主流的windows下的caffe包有： 微软的：https://github.com/Microsoft/caffe …
-
白话机器学习的数学笔记系列8代码实现_一元回归
先发这几个吧，其他的等有空再编辑好发出来…欢迎大家指出我的错误哈~
-
Coursera机器学习week3 笔记
在分类问题中，你要预测的变量y的离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归的算法。 在分类问题中，我们尝试预测的是结果是否属于某一个类（例如正确或错误）。 分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；之前我们也谈到了肿瘤分类问题的例子，区别一个肿瘤是恶性的还是良性的。 我们从二元的分类问题中开始讨论，因变量有正向类和负向类，因此 …
-
tensorflow利用预训练模型进行目标检测（三）：将检测结果存入mysql数据库
mysql版本：5.7 ； 数据库：rdshare；表captain_america3_sd用来记录某帧是否被检测。表captain_america3_d用来记录检测到的数据。 python模块，包部分内容参考http://www.runoob.com/python/python-modules.html https://www.cnblogs.com/n…
-
图像卷积与反卷积（后卷积，转置卷积）
一、图像卷积类型 在2维图像卷积计算中，大致分为full、same和valid这三类。 1、valid卷积操作 图1 valid卷积操作 valid卷积的图像大小计算公式为：滑动步长为S，图片大小为N1xN1，卷积核大小为N2xN2，卷积后图像大小：（(N1-N2)/S+1）x（ (N1-N2)/S+1） 如图1…
-
PyTorch–生成对抗网络（GAN）
在没了解它之前，我大概的印象就是它可以为我们创造更多的数据。 用数学方式阐述训练算法： 1.初始化生成器的参数+鉴别器的参数 2.每次迭代执行下面的参数： 前4步是升级鉴别器，后面两步是升级生成器； 不想知道这个其中的原理，我只是使用，如有需要，再来仔细探究。
