首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

机器学习(3) -- 正则

下面从Bayesian statistics(统计)学派来理解正则。...但是学派认为,θ是未知的随机变量,所以在我们对训练集进行训练之前,θ就可能服从某种分布p(θ),我们称之为先验概率(prior distribution)。对于一个训练集 ?...,如果我们要对新的进行预测,我们可以通过公式算出θ的后验概率(posterior distribution),即: ?...上面就是完整的预测,但是事实上很难计算出θ的后验概率,因为(1)式要求对θ进行积分,而θ往往是高维的,所以很难实现。 因此在实际应用中我们常常是近似θ的后验概率。...图3-3 正则的直观感受 3.3.1 Regularized linear regression 一般的,对于线性模型正则后的cost function如下: ?

3K90

方法与正则

角度,正则项等价于引入参数w的先验概率分布。常见的L1/L2正则,分别等价于引入先验信息:参数w符合均值为0的拉普拉分布/高斯分布。...方法的参数估计 后验概率的展开形式 参数的先验概率与正则项 模型举例 逻辑回归 线性回归 方法的参数估计 方法的参数估计,就是通过最大化后验概率来估计模型的参数。...假定模型参数为w,数据集为D,斯通过最大化后验概率估计模型参数w,即: [图片] 假定如下: 样本独立不相关 模型参数独立不相关 [图片] 最新的优化问题为: [图片] 参数的先验概率与正则项...模型举例 以参数w的先验概率满足均值为0的高斯分布为例,优化问题为: [图片] 逻辑回归 [图片] 所以有: [图片] 总结:逻辑回归,通过法最大化后验概率。...[图片] 所以有: [图片] 总结:线性回归,通过法最大化后验概率。

76550
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    朴素 朴素原理

    朴素 朴素原理 判别模型和生成模型 监督学习方法又分生成方法 (Generative approach) 和判别方法 (Discriminative approach)所学到的模型分别称为生成模型...朴素原理 朴素法是典型的生成学习方法。生成方法由训练数据学习联合概率分布 P(X,Y) ,然后求得后验概率分布 P(Y|X) 。...具体来说,利用训练数据学习 P(X|Y) 和 P(Y) 的估计,得到联合概率分布: P(X,Y)=P(Y)P(X|Y) 概率估计方法可以是极大似然估计或估计。...朴素法的基本假设是条件独立性 \begin{aligned} P(X&=x | Y=c_{k} )=P\left(X^{(1)}=x^{(1)}, \cdots, X^{(n)}=x^{(n)...因而朴素法高效,且易于实现。其缺点是分类的性能不一定很高。 朴素法利用贝叶斯定理与学到的联合概率模型进行分类预测。

    23810

    +P(A|Bn)P(PBn) 4、公式 与全概率公式解决的问题相反,公式是建立在条件概率的基础上寻找事件发生的原因(即大事件A已经发生的条件下,分割中的小事件Bi的概率),设B1,B2,…是样本空间...二、朴素 基本思想:朴素的思想基础是这样的:对于给出的待分类项,求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率,哪个最大,就认为此待分类项属于哪个类别。 其实并非上式如此简单。...(1)写出似然函数; (2) 求解极大似然函数 可以看到,整个朴素分类分为三个阶段: 第一阶段——准备工作阶段,这个阶段的任务是为朴素分类做必要的准备,主要工作是根据具体情况【确定特征属性】...这一阶段是整个朴素分类中唯一需要人工完成的阶段,其质量对整个过程将有重要影响,分类器的质量很大程度上由特征属性、特征属性划分及训练样本质量决定。...三、网络(概率图模型) 概率图的表达是一张。。。图。。。图当然会有节点,会有边。节点则为随机变量(一切都是随机变量),边则为依赖关系(现在只谈有向图)。

    98220

    方法谈到网络语言_深度网络

    方法谈到网络 0 引言 事实上,介绍贝叶斯定理、方法、推断的资料、书籍不少,比如《数理统计学简史》,以及《统计决策论及分析 James...11月9日上午,机器学习班 第9次课讲网络,帮助大家提炼了网络的几个关键点:网络的定义、3种结构形式、因子图、以及Summary-Product算法等等,知道了网络是啥,怎么做,...故本文结合课程讲义及相关参考资料写就,从方法讲起,重点阐述网络,依然可以定义为一篇读书笔记或学习笔记,有任何问题,欢迎随时不吝指出,thanks。...1.1 方法的提出 托马斯·Thomas Bayes(1702-1763)在世时,并不为当时的人们所熟知,很少发表论文或出版著作,与当时学术界的人沟通交流也很少,用现在的话来说,就是活生生一民间学术...2 网络 2.1 网络的定义 网络(Bayesian network),又称信念网络(Belief Network),或有向无环图模型(directed acyclic graphical

    62040

    python实现朴素

    什么是朴素? 朴素是jiyu贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。...什么是法则? ? 在法则中,每个名词都有约定俗成的名称: Pr(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。...如何由联合概率模型得到朴素 模型? ? 朴素参数估计:极大似然估计 ? 朴素算法描述: ? 具体例子: ? ? 极大似然估计存在的问题? ? 使用估计求解上述问题? ?...朴素优缺点? 优点:     (1)朴素模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率。     ...而在属性相关性较小时,朴素性能最为良好。对于这一点,有半朴素之类的算法通过考虑部分关联性适度改进。

    98220

    网络-可视

    网络 是对 朴素的一种补充。网络是原理和图论相结合,建立起一种基于概率推理的数学模型,对于解决复杂的不确定性和关联性问题有很强的优势。...朴素的假设前提有两个第一个为:各特征彼此独立;第二个为且对被解释变量的影响一致,不能进行变量筛选。但是我们知道:各特征彼此独立的假设在很多场景是很能成立或难以验证的。...网络基本概念有两个:引入了一个有向无环图(Directed Acyclic Graph)和一个条件概率表集合。 网络,不再表示因果关系,而是变量之间的相关依赖关系。...) BiocManager::install("graph") BiocManager::install("Rgraphviz") 这里我们使用R包中自带的数据集 learning.test ,来实现网络...我们可以使用绘制网络图,清晰的看出二者不同: > par(mfrow = c(1, 2)) > highlight.opts <- list(nodes = c("A", "B"), arcs =

    60820

    机器学习(15)——网络小结

    前言: 当多个特征属性之间存在着某种相关关系的时候,使用朴素算法就没法解 决这类问题,那么网络就是解决这类应用场景的一个非常好的算法。在网络的应用中,隐马可夫模型最常用。...简单网络 网络的关键方法是图模型,构建一个图模型我们需要把具有因果联系的各 个变量用箭头连在一起。网络的有向无环图中的节点表示随机变量。...也有全连接,如下图所示: ? image.png 和正常网络。 网络判定独立条件 1)在C给定的条件下,a和b被阻断(blocked)是独立的。...小结 朴素的主要优点有: 1)朴素模型发源于古典数学理论,有稳定的分类效率。...朴素的主要缺点有:    1) 理论上,朴素模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。

    1.9K60

    估计

    本文介绍估计。 介绍 在概率论与数理统计领域中,对于一个未知参数的分布我们往往可以采用生成一批观测数据、通过这批观测数据做参数估计的做法来估计参数。...最常用的有最大似然估计(MLP)、矩估计、最大后验估计(MAP)、估计等。...派的人认为,被估计的参数同样服从一种分布,即参数也为一个随机变量。...MAP与估计 MLP 认为参数是常数,希望能找出最大化产生观测数据的参数,即: image.png ,我们借助公式展开有: P(\theta \mid D)=\frac{P(D \mid...theta^{*}\right) MAP 从观测数据与先验分布中找出最优参数\theta^* P\left(X^{\text {new }} \mid \theta^{*}\right) 估计

    92020

    估计

    估计是学派估计未知参数的主要方法,与频率学派相比,学派最主要的观点就是未知量是一个随机变量,在进行抽样分布之前,未知量有自己的分布函数,即所谓的先验分布。...而估计也就是通过引入未知量的先验分布来将先验信息和传统频率学派的总体信息和样本信息结合起来,得到一个未知量的后验分布,然后对未知量进行统计推断。...估计的基本思想 对于未知参数 \theta ,假设其分布(先验分布)为 \pi(\theta) 。...估计 基于后验分布,对位置参数 \theta 进行估计,有三种方法: 使用后验分布的密度函数最大值点作为 \theta 的点估计的最大后验估计。...用得最多的是后验期望估计,它一般也简称为估计,记为 \hat{\theta_g}

    86520

    学习

    简介 学习(Baysian Learning)是基于贝叶斯定理的一个推断方法。...当模型似然有一个共轭先验时,学习关于式 可以得到解析解。...5.3 经验学习 在实际场景中,往往使用超参参数的先验分布。而这些超参 可以通过交叉验证等手段进行调整,也可以看作是模型参数直接使用学 习方法进行估计。...此时模型参数为 且 , 为隐变量,则经验学 习方法为 其中, 。在经验学习(EBayes)中,超参 是通过最大化边际似然 来估计得到的。...边际似然 的负对数 被称为自由能或随机复杂度(或者是 evidence)。因此,最大化边际似然 等价于最小自由能。

    1.3K41

    朴素

    其实《机器学习》这本书对决策论有比较详细的介绍,不过涉及到比较多的数学公式,比较难懂。而本书对程序员比较友好,只涉及很少的数学知识,更多的是通过程序来阐述这一算法。...另一种有效计算条件概率的方法称为准则。准则告诉我们如何交换条件概率中的条件和结果,即如果已知P(x | c),要求P(c | x)。其公式为: ?...朴素 朴素有两个简单的假设: 特征之间相互独立。所谓独立指的是统计意义上的独立,即一个特征出现的可能性与其它特征值无关。 每个特征同等重要。...尽管上述假设存在一些小瑕疵,但朴素的实际效果很好。使用公式表示如下: P(W0, W1, W2, ..., WN | c) = P(W0|c)*P(W1|c)*...

    66840

    算法——

    概率的历史 理论和概率以托马斯·(1702-1761)命名,他证明了现在称为贝叶斯定理的一个特例。... (应用:统计分析、测绘学) ▪ 公式 (应用:概率空间) ▪ 区间估计 (应用:数学中的区间估计) ▪ 序贯决策函数 (应用:统计决策论) ▪ 风险 (应用:统计决策论) ▪ ...估计 (应用:参数估计) ▪ 统计 (应用:统计决策论) ▪ 经验方法 (应用:统计决策论) 工程领域 ▪ 贝叶斯定理 (应用:人工智能、心理学、遗传学) ▪ 分析 (应用:计算机科学...) ▪ 逻辑 (应用:人工智能) ▪ 网络 (应用:人工智能) ▪ 贝叶斯分类器 (应用:模式识别、人工智能) ▪ 决策 (应用:人工智能) ▪ 推理 (应用:数量地理学、人工智能...) ▪ 学习 (应用:模式识别) 其他领域 ▪ 主义 (应用:自然辩证法) ▪ 有信息的决策方法 (应用:生态系统生态学) 【例子】水果糖问题 为了加深对推断的理解,我们看两个例子

    1.1K101

    朴素

    朴素 分类器是一种概率框架下的统计学习分类器,对分类任务而言,假设在相关概率都已知的情况下,贝叶斯分类器考虑如何基于这些概率为样本判定最优的类标。...在开始介绍决策论之前,我们首先来回顾下概率论委员会常委--公式。 条件概率 朴素最核心的部分是法则,而法则的基石是条件概率。...法则如下: 对于给定的样本x,P(x)与类标无关,P(c)称为类先验概率,p(x | c )称为类条件概率。这时估计后验概率P(c | x)就变成为估计类先验概率和类条件概率的问题。...因此在估计概率值时,常常用进行平滑(smoothing)处理,拉普拉修正(Laplacian correction)就是其中的一种经典方法,具体计算方法如下: 当训练集越大时,拉普拉修正引入的影响越来越小...数据预处理 向量化 向量化、矩阵操作是机器学习的追求。从数学表达式上看,向量化、矩阵表示更加简洁;在实际操作中,矩阵(向量是特殊的矩阵)更高效。

    76720

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭
      领券