AI 科普丨通透!机器学习各大模型原理的深度剖析!

概率模型的原理基于概率论和统计学的基本原理。它使用概率分布来描述随机变量的分布情况,并使用概率规则来描述事件之间的条件关系。通过这些原理,概率模型可以对随机现象或事件进行定量分析和预测。代表模型主要有:朴素贝叶斯分类器、贝叶斯网络、隐马尔可夫模型。其中,朴素贝叶斯分类器和逻辑回归都基于贝叶斯定理,它们都使用...

机器学习之朴素贝叶斯算法基本原理

朴素贝叶斯是基于“特征之间是独立的”这一朴素假设,应用贝叶斯定理的监督学习算法。二、朴素贝叶斯算法的基本原理是什么?贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则,其原理大概是:当不能准确知道事物本质时,可以根据与事物特定本质相关的事件出现的多少去判断该事物的本质。比如,我们虽然无法准确的知道某个西瓜是不是好西瓜,但是...

人工智能证书合集|宇宙|科学|计算机|自然语言处理_网易订阅

在有监督学习部分,学员将使用K-最近邻(K-NN)算法进行红酒分类;通过线性回归模型预测波士顿地区的房价;采用逻辑回归(LR)来判断肿瘤的良恶性;运用决策树(DT)及集成算法(如随机森林或梯度提升树)预测鲍鱼的年龄;利用支持向量机(SVM)算法识别手写数字图像;并通过朴素贝叶斯分类器判断钞票的真假。在无监督学习部分,学员将...

机器学习十大算法:从原理到实践的探索

逻辑回归的基本原理是通过构建一个逻辑模型来描述分类问题。假设因变量Y是一个二元分类变量，可以表示为Y=σ(β0+β1X)，其中σ是sigmoid函数，β0和β1是待求解的参数。通过最小化预测值与实际值之间的交叉熵损失，可以求解出β0和β1的值，从而得到最佳分类边界。逻辑回归的应用主要集中于分类问题，例如在欺诈...

一切模型皆可联邦化:高斯朴素贝叶斯代码示例

所以本文将以高斯朴素贝叶斯分类器为例创建一个联邦学习系统。我们将深入探讨联邦学习的数学原理,并将代码分解成易于理解的部分,配以丰富的代码片段和解释。高斯朴素贝叶斯简介高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)是一种分类算法,它假设特征遵循高斯分布。之所以称之为“朴素”,是因为它假设给定类标签的特征是独立的。使用贝叶斯...

AI产品经理必知的100个专业术语

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法,假设特征之间相互独立(www.e993.com)2024年11月10日。19、逻辑回归(LogisticRegression)逻辑回归是一种用于解决二分类问题的概率统计方法,使用Sigmoid函数来将线性组合的输出转换为概率值。20、梯度下降(GradientDescent)梯度下降是一种优化算法,用于最小化损失函数。通过沿负梯度方向逐步更新参数来达到...

北京航空航天大学2025研究生《842人工智能基础综合》考试大纲

(二)统计学习分类器:(1)支持向量机;(2)Adaboost算法;(3)子空间学习与稀疏表示。理解统计学习理论的基本原理、支持向量机的基本原理与线性分类器的联系。掌握支持向量机的优化目标构造方法、优化算法以及应用。掌握Adaboost的基本原理,弱分类器的基本概念以及分类器融合算法。掌握子空间学习与稀疏表...

图解机器学习:人人都能懂的算法原理

这就相当于不同的弱分类器,专注于部分数据,达到「分而治之」的效果。如下所示,Boosting就是以串行组合不同模型的范式。大名鼎鼎的XGBoost、LightGBM这些库或算法,都采用的Boosting方法。现在,从朴素贝叶斯到Boosting方法,经典机器学习的主要分支已经具备了。如果读者希望有一个更系统与详细地了解,李航老师的...

从原理到实现,详解基于朴素ML思想的协同过滤推荐算法

具体来说,我们在本篇文章中会介绍利用关联规则、朴素贝叶斯(naivebayes)、聚类三类机器学习算法来做推荐的方法。并且还会介绍3个基于这三类算法核心思想的工业级推荐系统,这3个推荐系统被YouTube和Google分别用于视频和新闻推荐中(其中会介绍GoogleNews的两个推荐算法),在YouTube和GoogleNews早期产品中得到采用,并且...

【Python数据科学手册】专题:朴素贝叶斯分类

朴素贝叶斯模型是一组非常简单快速的分类算法,通常适用于维度非常高的数据集。因为运行速度快,而且可调参数少,因此非常适合为分类问题提供快速粗糙的基本方案。1贝叶斯分类朴素贝叶斯分类器建立在贝叶斯分类方法的基础上,其数学基础是贝叶斯定理(Bayes’stheorem)——一个描述统计量条件概率关系的公式。在贝叶斯分类中...