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西瓜书《机器学习》课后答案——chapter7
7 1 试使用极大似然法估计西瓜数据集3 0中前3个属性的类条件概率 解答 假设类别C为随机变量 则它总共有两种取值 好瓜和坏瓜 前3个属性分别为色泽 根蒂和敲声 分别用随机变量R S T表示 并且可取值分别为 青绿 乌黑 浅白 38738
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第七章
贝叶斯分类器
《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 第二章 模型评估与选择
机器学习 周志华 学习笔记 总目录 世上只有一种投资是只赚不赔的 那就是学习 当你的的能力还驾驭不了你的目标时 就应该沉下心来历练 当你的才华撑不起你的野心时 就应该静下心来学习 第二章 模型评估与选择 2 1 经验误差与过拟合 错误率 E
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模型评估与选择
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西瓜书《机器学习》课后答案——chapter5_5.5
网络结构 这里采用简单的单隐层神经网络 输入层有2个神经元 隐层有4个神经元 输出层有2个神经元 隐层采用sigmoid激活函数 输出层采用softmax激活函数 z1 W1x b1 boldsymbol z 1 W 1 boldsymbo
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第五章
周志华《Machine Learning》学习笔记(9)--EM算法
上篇主要介绍了贝叶斯分类器 从贝叶斯公式到贝叶斯决策论 再到通过极大似然法估计类条件概率 贝叶斯分类器的训练就是参数估计的过程 朴素贝叶斯则是 属性条件独立性假设 下的特例 它避免了假设属性联合分布过于经验性和训练集不足引起参数估计较大偏差
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