我对机器学习中的偏倚和重量这个词有点困惑。
假设我们想预测给出体重的人的身高。所以把重量画成x轴,高度画到y轴.为了找出身高和重量之间的线性关系,我们画了一条直线来表示高度和重量之间的关系。
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使用一行的方程式,你可以写下这个关系
y= mx+b ...i)更具体地说,在机器学习术语中,它可以是y= b+ w_1x_1...ii)
这里b是机器学习的偏差。然而,根据数学,b是y-截距.通过定义b可以在机器学习中定义,A value indicating how far apart the average of predictions is from the average of labels
我是机器学习的新手,我读过关于机器学习的文章,但我仍然有几个问题:
当将隐马尔可夫模型应用于机器学习时,如何获得初始、发射和过渡概率?
目前我有一套价值观(包括一只手的角度,我想通过一个HMM来分类),我的第一步应该是什么?
- I know that there are three problems in a HMM (ForwardBackward, Baum-Welch, and Viterbi), but what should I do with my data?
在我读过的文献中,我从未见过在HMM中使用分发函数,但是JaHMM为HMM使用的构造函数包括: