李宏毅2022机器学习/深度学习 个人笔记(2)

本系列用于推导、记录该系列视频中本人不熟悉、或认为有价值的知识点

本篇记录第一讲(选修):神奇宝贝分类(续) 讲解如何用高斯概率分布假设来推导类似于逻辑斯蒂分布的表达式

如图,boundary变为直线,结果也有上升

我们不一定采用高斯几率模型,也开始采用其他模型,这不是死板的。举例:

假设它们之间独立,则协方差矩阵为对角矩阵,使用了Naive Bayes Classifier。

接下来,我们令z为图中所示,可推出该概率为sigmoid函数:

接下来,算一下z到底是什么

继续推导:

继续推导:

可以发现,最终所求量为sigmoid(wx+b)的形式,且wx+b的形式正好说明了边界为直线

相关推荐
旧故新长12 分钟前
支持Function Call的本地ollama模型对比评测-》开发代理agent
人工智能·深度学习·机器学习
微学AI25 分钟前
融合注意力机制和BiGRU的电力领域发电量预测项目研究,并给出相关代码
人工智能·深度学习·自然语言处理·注意力机制·bigru
知来者逆36 分钟前
计算机视觉——速度与精度的完美结合的实时目标检测算法RF-DETR详解
图像处理·人工智能·深度学习·算法·目标检测·计算机视觉·rf-detr
时间之城39 分钟前
笔记:记一次使用EasyExcel重写convertToExcelData方法无法读取@ExcelDictFormat注解的问题(已解决)
java·spring boot·笔记·spring·excel
灏瀚星空1 小时前
用Obsidian四个插件打造小说故事关联管理系统:从模板到图谱的全流程实践
经验分享·笔记·开源
一只可爱的小猴子1 小时前
2022李宏毅老师机器学习课程笔记
人工智能·笔记·机器学习
孞㐑¥1 小时前
C++11介绍
开发语言·c++·经验分享·笔记
使一颗心免于哀伤2 小时前
《重构》笔记摘录 - 9.处理继承关系
笔记
每天都要写算法(努力版)2 小时前
【神经网络与深度学习】训练集与验证集的功能解析与差异探究
人工智能·深度学习·神经网络
爱研究的小陈2 小时前
Day 4:机器学习初探——从监督学习到无监督学习
机器学习