通过贝叶斯概率公式进行展开
p(a|b)=p(b|a)*p(a)/p(b)，分子上的概率无法直接得到。所以假设dataset符合某种分布（例如高斯分布）通过统计学公式计算平均值和方差，得到高斯分布得函数表达式。然后将test set中的数据带入概率函数中得到一个概率值，回代入最初的公式。
通过一个决策边界（decision boundary）来对数据集进行划分。决策边界是连续的，可以用来拟合条件概率p(y=1|x)，满足一系列特征的情况下是那一种东西的概率。比如满足红色、球形、酸甜可口且是苹果的概率。因为直接将特征带入决策平面中的值大于1，不符合概率的真实情况，所以使用sigmoid函数
在逻辑回归中，最大似然函数和最小损失函数等价
对损失函数进行随机梯度下降来训练模型
一般我们作为小白，刚开始肯定是不知道如何去绘画，但奇域中有很多交流训练营，其中有队长帮忙带小白，有大佬在群里进行分享。另外，奇域有灵感共创频道，俗话说得好，天下写作一大抄，你抄我，…
Al 的发展可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时的科学家们开始研究如何让机器变得智能。在接下来的几十年里，AI 得到了不断发展和完善，并涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、计…
【AI大模型】李彦宏从“卷模型”到“卷应用”的深度解析：卷用户场景卷能给用户解决什么问题
推荐：用快速搭建可编程3D场景在为特定用例选择最佳图像注释工具时，很容易感到困惑。更重要的是，每隔几个月就有一个新的数据训练平台进入市场，并承诺提供创新功能、更快的标记或更高精度。…
版权声明：本文内容由互联网用户贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。 如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 2386932994@qq.com 举报，一经查实将立刻删除。
我要评论
发表评论