有监督机器学习方法可以分为生成方法和判别方法(常见的生成方法有混合高斯模型、朴素贝叶斯法和隐形马尔科夫模型等,常见的判别方法有SVM、LR等),生成方法学习出的是生成模型,判别方法学习出的是判别模型。 HMM 是生成模型,因为它对状态序列本身的分布 P(X) 和给定状态后观测值的分布 P(Y|X) 都进行了建模。 DNN 是判别模型,因为它直接对给定观测值后状态的分布 P(X|Y)
1.pulp 例子:https://blog.csdn.net/MartaYang/article/details/71439074 https://blog.csdn.net/cyuhong/article/details/50865909 https://www.cnblogs.com/shizhenqiang/p/8274806.ht
本文由 伯乐在线 - Halal 翻译,toolate 校稿。未经许可,禁止转载!英文出处:machinelearningmastery.com。欢迎加入翻译组。 机器学习之用Python从零实现贝叶斯分类器 朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一。 通过本教程,你将学到朴素贝叶斯算法的原理和Python版本的逐步实现。 更新:查看后续的关
这学期选了门模式识别的课。发现最常见的一种情况就是,书上写的老师ppt上写的都看不懂,然后绕了一大圈去自己查资料理解,回头看看发现,Ah-ha,原来本质的原理那么简单,自己一开始只不过被那些看似formidable的细节吓到了。所以在这里把自己所学的一些点记录下来,供备忘,也供参考。 1. K-Nearest Neighbor K-NN可以说是一种最直接的用来分类未知数据的方法。基本通
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