标签:机器学习算法

机器学习

朴素贝叶斯

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模型为条件概率模型,即目的为学习一个条件概率分布(和一个先验分布)。 输入:实例的特征向量 输出:多值类标 模型假设:对于任一实例,在已知类标时,各特征相互独立。这其实是将指数级参数个数((2^n))的联合分布降为了线性参数个数((2n+1...

感知机-OpenSL
机器学习

感知机

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感知机 这是一个线性的模型,意在用一条线(超平面)对训练数据进行二分。 输入:训练数据的特征向量 输出:二值类标 前提是数据严格线性可分,即存在一条线(超平面)能将正负例完美分开。而学习的目的即为学出这个分离线(超平面)。 学习的策略为经验...

词条:蒙特卡洛方法-OpenSL
机器学习

词条:蒙特卡洛方法

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对多自由度系统数值的随机模拟计算方法。蒙特卡罗为摩纳哥的城市,以赌博著名。此方法的名称,首先由数学家J.Von诺伊曼引用的。蒙特卡罗方法的基本概念是由计算机产生随机数列,然后根据所要模拟的物理过程,将随机数列变换成满足该物理概率分布的随机数...