【基础解读】神奇宝贝多分类——Classification:Probabilistic Generative Model

背景

问题定义

尝试用Regression的方法解决Classification

尝试用概率的方式解决Classification

求一个个体被选中并来自于某一类的概率------贝叶斯





进行Classification

结果分析

模型调整------共用convariance matrix

结果分析

总结




相关推荐
cwj&xyp10 分钟前
Python(二)str、list、tuple、dict、set
前端·python·算法
是十一月末13 分钟前
Opencv实现图片的边界填充和阈值处理
人工智能·python·opencv·计算机视觉
机智的叉烧1 小时前
前沿重器[57] | sigir24:大模型推荐系统的文本ID对齐学习
人工智能·学习·机器学习
凳子花❀1 小时前
强化学习与深度学习以及相关芯片之间的区别
人工智能·深度学习·神经网络·ai·强化学习
泰迪智能科技013 小时前
高校深度学习视觉应用平台产品介绍
人工智能·深度学习
盛派网络小助手3 小时前
微信 SDK 更新 Sample,NCF 文档和模板更新,更多更新日志,欢迎解锁
开发语言·人工智能·后端·架构·c#
Eric.Lee20213 小时前
Paddle OCR 中英文检测识别 - python 实现
人工智能·opencv·计算机视觉·ocr检测
cd_farsight4 小时前
nlp初学者怎么入门?需要学习哪些?
人工智能·自然语言处理
AI明说4 小时前
评估大语言模型在药物基因组学问答任务中的表现:PGxQA
人工智能·语言模型·自然语言处理·数智药师·数智药学
Focus_Liu4 小时前
NLP-UIE(Universal Information Extraction)
人工智能·自然语言处理