用图形化的方式来表述,这个算法可以按照下面的图示所表示: 图中展示的点就是训练数据集,图中的两个高斯分布就是针对两类数据各自进行的拟合。要注意这两个高斯分布的轮廓图有同样的形状和拉伸方向,这是因为他们都有同样的协方差矩阵\Sigma,但他们有不同的均值\mu_0 和\mu_1。此外,图中的直线给出了p (y =...
一、生成学习算法 判别学习算法,计算条件概率p(y|x;θ),直接学习从特征X到标签y∈{0,1}的映射。如逻辑回归,寻找一条直线(决策边界)将两类数据集分开,新数据落入哪边就属于哪类。 生成学习算法,计算联合概率p(x,y),或者理解为对p(x|y)和p(y)同时进行建模。对不同类别的数据集分别进行建模,看新输入的...
生成学习算法(generative learning algorithm):对p(x|y)(和p(y))进行建模. 简单的来说,判别学习算法的模型是通过一条分隔线把两种类别区分开,而生成学习算法是对两种可能的结果分别进行建模,然后分别和输入进行比对,计算出相应的概率。 比如说良性肿瘤和恶性肿瘤的问题,对良性肿瘤建立model1(y=0),对恶性肿瘤建立...
3.1 算法概述 在高斯判别分析中,输入是连续变量。现在我们要谈谈一个不同的生成学习算法,其中 x 是「离散变量」。 让我们以识别垃圾邮件为例,这类问题被称为「文本分类」问题。假设我们有一个训练集(已经标记好了是否为垃圾邮件的邮件集合),我们首先需要构建表示一封邮件的特征向量。 我们通过如下方式表示特征向量:...
1.生成学习算法 判别学习算法(discriminative learning algorithm):直接学习p(y|x)(比如说logistic回归)或者说是从输入直接映射到{0,1}. 生成学习算法(generative learning algorithm):对p(x|y)(和p(y))进行建模. 简单的来说,判别学习算法的模型是通过一条分隔线把两种类别区分开,而生成学习算法是对两种可能的...
生成学习算法（GenerativeLearningalgorithms）⽣成学习算法（GenerativeLearningalgorithms）⼀：引⾔ 在前⾯我们谈论到的算法都是在给定x的情况下直接对p(y|x;Θ)进⾏建模。例如，逻辑回归利⽤hθ(x) = g(θT x)对p(y|x;Θ)建模。现在考虑这样⼀个分类问题，我们想根据⼀些特征来区别动物是⼤...
3.1 算法概述 在高斯判别分析中,输入是连续变量。现在我们要谈谈一个不同的生成学习算法,其中 是「离散变量」。 现在我们有(以50000维度为例): 第一个等式来自于概率的基本性质;第二个等式则使用了朴素贝叶斯假设。即使这个假设在现实中不一定成立,但其实际的效果还是不错的。
生成学习算法 先对两个类别分别进行建模,然后用新的样例去匹配两个模板,匹配度较高的作为新样例的类别。 也就是说,判别学习方法是直接对p(y|x)进行建模或者直接学习输入空间到输出空间的映射关系,其中,x是某类样例的特征,y是某类样例的分类标签。 而生成学习算法是对p(x|y)(条件概率)和p(y)(先验概率)进行...
近日,来自人工智能创业公司 Petuum 的研究人员发表论文,提出序列生成学习算法的通用框架——广义的熵正则化策略优化框架(Generalized Entropy-Regularized Policy Optimization)。该框架是对包括最大似然学习 (MLE)、增强学习 (RL) 等多种广泛使用的算法的泛化。研究人员进而提出一种新的序列生成算法,该算法在已有算法中进...
在本文中,我们深入了解传统机器学习(ML)算法,包括回归、分类、核、高斯过程、贝叶斯线性回归、SVM、聚类和决策树,还包括成本函数,正则化,MLE, MAP,拉普拉斯近似和受限玻尔兹曼机,我们也将快速了解像LSTM这样的深度网络。 回归 线性回归 线性回归模型y = f(x),线性向量为w。