监督学习与贝叶斯推断:概率模型与线性回归解析
需积分: 39 124 浏览量
更新于2024-08-05
收藏 14.47MB PDF 举报
"监督学习算法-使用xtext和xtend实现域特定语言(第二版)-中文-第四章"
本文档主要介绍了监督学习算法及其在机器学习中的应用,特别是在最大后验推断(MAP)和贝叶斯推断的背景下。监督学习是机器学习的一个重要分支,它涉及学习输入和输出之间的关系,通常需要由人工提供的标注数据进行指导。
在机器学习基础部分,提到了MAP贝叶斯推断的优势在于能够利用先验信息,减少最大后验点估计的方差,但也可能增加偏差。许多正则化技术,如权重衰减,可以视为MAP近似。不过,并非所有正则化项都能对应贝叶斯推断,特别是那些不依赖于概率分布或与数据相关的项。
在监督学习算法的讨论中,特别是概率监督学习,算法通常基于估计条件概率分布 p(y | x)。线性回归是一个例子,它使用最大似然估计来找到参数向量 θ,对应于一个以均值参数化的正态分布。在分类问题中,可以通过定义不同概率分布扩展线性回归,例如,二元分类可以通过 logistic sigmoid 函数将线性输出压缩到 0 到 1 之间,以确定两类的概率。
此外,文档还提到了深度学习,这是近年来机器学习领域的一个热点,尤其是随着数据量、模型规模的增长以及精度的提高。深度学习通常涉及多层神经网络,能够处理复杂模式识别任务。
文档的其他部分,如线性代数、概率与信息论,是机器学习的基础,涵盖了矩阵运算、概率分布、条件概率、贝叶斯规则等概念。这些知识对于理解和实现监督学习算法至关重要。
数值计算部分讨论了计算中的挑战,如浮点溢出、病态条件以及优化方法,包括基于梯度的优化,这些在实际训练模型时会遇到。
本文档深入浅出地介绍了监督学习的基本原理、贝叶斯推断的概念以及深度学习的历史背景,同时强调了数学基础知识在机器学习中的重要性。这些内容对于理解并实施监督学习算法,特别是在开发自定义的领域特定语言工具(如使用xtext和xtend)时,都是非常有价值的。
2018-01-19 上传
2020-12-19 上传
2018-02-02 上传
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
点击了解资源详情
一土水丰色今口
- 粉丝: 23
- 资源: 3988
最新资源
- 单片机串口通信仿真与代码实现详解
- LVGL GUI-Guider工具:设计并仿真LVGL界面
- Unity3D魔幻风格游戏UI界面与按钮图标素材详解
- MFC VC++实现串口温度数据显示源代码分析
- JEE培训项目:jee-todolist深度解析
- 74LS138译码器在单片机应用中的实现方法
- Android平台的动物象棋游戏应用开发
- C++系统测试项目:毕业设计与课程实践指南
- WZYAVPlayer:一个适用于iOS的视频播放控件
- ASP实现校园学生信息在线管理系统设计与实践
- 使用node-webkit和AngularJS打造跨平台桌面应用
- C#实现递归绘制圆形的探索
- C++语言项目开发:烟花效果动画实现
- 高效子网掩码计算器:网络工具中的必备应用
- 用Django构建个人博客网站的学习之旅
- SpringBoot微服务搭建与Spring Cloud实践