网站子目录绑定二级域名,珠海企业网站建设,做海报推荐网站,如何做表白网站的教程贝叶斯分类器与贝叶斯学习:
贝叶斯分类器:只要是一种生成式模型#xff0c;并且使用到了贝叶斯公式
贝叶斯学习:一定在使用分布估计
贝叶斯分类器并不等于贝叶斯学习
极大似然估计:
先假设某种概率分布形式#xff0c;再基于训练样例对参数进行估计 集成学习:
如何得到…贝叶斯分类器与贝叶斯学习:
贝叶斯分类器:只要是一种生成式模型并且使用到了贝叶斯公式
贝叶斯学习:一定在使用分布估计
贝叶斯分类器并不等于贝叶斯学习
极大似然估计:
先假设某种概率分布形式再基于训练样例对参数进行估计 集成学习:
如何得到好的集成: 误差-分歧分期: 希望每一个个体的误差要小希望个体间的差异比较大
集成学习方法:
1.序列化方法:AdaBoost、LPBoost、GradientBoost
2.并行化方法:Bagging、Random Forest、Random Subspace
Boosting: 越往后模型面对的困难与问题就越多所以性能比前面的差最后会使用加权结合将所有模型结合起来。
Bagging: 拿到一个数据集产生很多个学习器最后将这些模型结合起来(投票做分类平均做回归)
聚类:
在“无监督学习”任务中研究最多、应用最广
目标:将数据样本划分为若干个通常不相交的“簇”(cluster)
既可以作为一个单独过程(用于找寻数据内在的分布结构)也可以作为分类等其他学习任务的前驱过程。
距离计算: 聚类方法概述:
聚类的好坏不存在绝对标准
常见聚类方法:
1.原型聚类
亦称:基于原型的聚类
假设:聚类结构能通过一组原型刻画
过程:先对原型初始化然后对原型进行迭代更新求解
代表:k均值聚类、学习向量量化(LVQ)、高斯混合聚类
2.密度聚类
亦称:基于密度的聚类
假设:聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定
过程:从样本密度的角度来考察样本之间的可连接性并基于可连接样本不断扩展类簇
代表:DBSCAN、OPTICS、DENCLUE
3.层次聚类
假设:能够产生不同粒度的聚类结果
过程:在不同层次对数据集进行划分从而形成树形的聚类结构
代表:AGNES(自底向上)、DIANA(自顶向下)
