機(jī)器學(xué)習(xí)總結(jié)

算法和方法的區(qū)別：方法是一種思想，算法是方法的實(shí)現(xiàn)。方法是解決問(wèn)題的思想，只需要一個(gè)大致過(guò)程，具體每一步可以有很多的變化，同一種方法也有很多算法。算法是具體到每一步的實(shí)現(xiàn)，方便轉(zhuǎn)化成計(jì)算機(jī)可執(zhí)行的代碼。判別式和生成式的區(qū)別：判別式模型，就是只有一個(gè)模型，把測(cè)試用例往里面一放，label就出來(lái)了。生成式模型，是有多個(gè)模型，把測(cè)試用例放在各個(gè)模型里面，選擇最優(yōu)的作為label生成模型，就是生成(數(shù)據(jù)的分布)的模型；判別模型，就是判別(數(shù)據(jù)輸出量)的模型【適用環(huán)境】更進(jìn)一步，從結(jié)果角度，兩種模型都能給你輸出量(label或yetc.)。但，生成模型的處理過(guò)程會(huì)告訴你關(guān)于數(shù)據(jù)的一些統(tǒng)計(jì)信息(p(x|y)分布etc.)，更接近于統(tǒng)計(jì)學(xué)；而判別模型則是通過(guò)一系列處理得到結(jié)果，這個(gè)結(jié)果可能是概率的或不是，這個(gè)并不改變他是不是判別的。如，決策樹(shù)的ifthen說(shuō)不是這個(gè)就是那個(gè)(而很多屬性都是有分布的)，明顯是一種判別嘛；而樸素貝葉斯說(shuō)，p(cancer,fat)=x%etc.，模型生成了一個(gè)分布給你了，即使你沒(méi)意識(shí)到/沒(méi)用到，只用到p(cancer|fat)=y%這個(gè)最終的判別?！揪唧w模型】更進(jìn)一步，可以再理解一下：生成式模型樸素貝葉斯K近鄰(KNN)混合高斯模型隱馬爾科夫模型(HMM)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)SigmoidBeliefNetworks馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)(MarkovRandomFields)深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)判別式模型線性回歸(LinearRegression)邏輯斯蒂回歸(LogisticRegression)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)支持向量機(jī)(SVM)高斯過(guò)程(GaussianProcess)條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)CART(ClassificationandRegressionTree)先驗(yàn)概率、后驗(yàn)概率、條件概率堵車有兩個(gè)因素：車輛太多、交通事故堵車的概率就是先驗(yàn)概率那么如果我們出門之前我們聽(tīng)到新聞?wù)f今天路上出了個(gè)交通事故那么我們想算一下堵車的概率，這個(gè)就叫做條件概率。也就是P（堵車I交通事故）。這是有因求果。如果我們已經(jīng)出了門，然后遇到了堵車，那么我們想算一下堵車時(shí)由交通事故引起的概率有多大，那這個(gè)就叫做后驗(yàn)概率（也是條件概率，但是通常習(xí)慣這么說(shuō)）。也就是P（交通事故I堵車）。這是有果求因百度概念：先驗(yàn)概率是指根據(jù)以往經(jīng)驗(yàn)和分析得到的概率,如全概率公式,它往往作為"由因求果"問(wèn)題中的"因"出現(xiàn).后驗(yàn)概率是指依據(jù)得到"結(jié)果"信息所計(jì)算出的最有可能是那種事件發(fā)生,如貝葉斯公式中的,是"執(zhí)果尋因"問(wèn)題中的"因".最大似然估計(jì)：看病，病人說(shuō)自己是頭痛，醫(yī)生根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)判斷是感冒了。頭痛的原因有很多P（感冒I頭痛）P（中風(fēng)I頭痛）P（腦溢血I頭痛）經(jīng)過(guò)計(jì)算之后發(fā)現(xiàn)，P（感冒I頭痛）是最大的，分析結(jié)果產(chǎn)生的最可能的原因。P（腦殘I頭痛）=頭痛的人中腦殘的人數(shù)/頭痛的人數(shù)P（BIA）=P（AIB）P（B）/P（A）貝葉斯定理：貝葉斯定理（英語(yǔ)：Bayes'theorem）是概率論中的一個(gè)定理，描述在已知一些條件下，某事件的發(fā)生概率。比如，如果已知某癌癥與壽命有關(guān)，使用貝葉斯定理則可以通過(guò)得知某人年齡，來(lái)更加準(zhǔn)確地計(jì)算出他罹患癌癥的概率貝葉斯公式（發(fā)表于1763年）為：通常，事件A在事件B已發(fā)生的條件下發(fā)生的概率，與事件B在事件A已發(fā)生的條件下發(fā)生的概率是不一樣的。然而，這兩者是有確定的關(guān)系的，貝葉斯定理就是這種關(guān)系的陳述貝葉斯公式的一個(gè)用途，即通過(guò)已知的三個(gè)概率而推出第四個(gè)概率。貝葉斯定理跟隨機(jī)變量的條件概率以及邊緣概率分布有關(guān)。作為一個(gè)普遍的原理，貝葉斯定理對(duì)于所有概率的解釋是有效的。這一定理的主要應(yīng)用為貝葉斯推斷，是推論統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一種推斷法。這一定理名稱來(lái)自于托馬斯?貝葉斯。樸素貝葉斯分類法的數(shù)學(xué)原理是什么，其中樸素意味著什么/z_x_1996/article/details/709413332樸案貝葉am設(shè)tl-KR葉斯廿崟番遷于一亍面單卻耳定辭目揮伍時(shí)見(jiàn)性迪勢(shì)1知竝一一涇風(fēng)葉I#暇ift（NaiveBjytiAiiunpllort）晚口話來(lái)iSJSt盤捋iil由■中一個(gè)特征的取H井科隣Jlt±15征抽取H"用■!?式耨廳翟眾-p（mn，n真中石下用環(huán)如示希一^樣3；同鼻中項(xiàng)f呼iiL黒#在壘的昱：話亍錄忤中的-相互辦邕立”與’￥立腳鴦H-是有?底丹苗.后苦用￡直去示為PM=P（^I心淡工J）恥在我心來(lái)Jtt殆別皓捋征彌號(hào)分布?下面酋式子不密補(bǔ)案貝葉朗假程也匸題酋：pW*￡?…斗|沖二p（禹|刃帆電|耳眄妙仇丨片札禺）??護(hù)（斗和需"■…j_鞏珀,珀一一齊Iy）=X*iIy）p（x2I7）XjjI巧j3（斗卜）=口P（xiI刃這牛皆翻配Z在于椰B:分幣時(shí)計(jì)it材闈優(yōu)！樸素貝葉斯中的“樸素”二字突出了這個(gè)算法的簡(jiǎn)易性。樸素貝葉斯的簡(jiǎn)易性表現(xiàn)該算法基于一個(gè)很樸素的假設(shè)：所有的變量都是相互獨(dú)立的。用貝葉斯定理可以寫成P(X〔|F)F(MF)P(F)RXJHXJ但是在很多情況下，所有變量?jī)蓛芍g獨(dú)立，這幾乎是不可能的。什么是二項(xiàng)式分布二項(xiàng)分布是由伯努利提出的概念，指的是重復(fù)n次獨(dú)立的伯努利試驗(yàn)。在每次試驗(yàn)中只有兩種可能的結(jié)果，而且兩種結(jié)果發(fā)生與否互相對(duì)立，并且相互獨(dú)立，與其它各次試驗(yàn)結(jié)果無(wú)關(guān)，事件發(fā)生與否的概率在每一次獨(dú)立試驗(yàn)中都保持不變，則這一系列試驗(yàn)總稱為n重伯努利實(shí)驗(yàn)，當(dāng)試驗(yàn)次數(shù)為1時(shí)，二項(xiàng)分布服從0-1分布。多項(xiàng)式分布有什么特點(diǎn)多項(xiàng)式分布（MultinomialDistribution）是二項(xiàng)式分布的推廣。高斯分布的概率密度函數(shù)在二維坐標(biāo)軸上的形狀是什么樣的貝葉斯決策首先來(lái)看貝葉斯分類，我們都知道經(jīng)典的貝葉斯公式：

p（x\w}其中：P（w）:為先驗(yàn)概率，表示每種類別分布的概率；一：類條件概率，表示在某種類別前提下，某事發(fā)生的概率；而’為后驗(yàn)概率，表示某事發(fā)生了，并且它屬于某一類別的概率，有了這個(gè)后驗(yàn)概率，我們就可以對(duì)樣本進(jìn)行分類。后驗(yàn)概率越大，說(shuō)明某事物屬于這個(gè)類別的可能性越大，我們?cè)接欣碛砂阉鼩w到這個(gè)類別下。我們來(lái)看一個(gè)直觀的例子：已知：在夏季，某公園男性穿涼鞋的概率為1/2，女性穿涼鞋的概率為2/3，并且該公園中男女比例通常為2:1，問(wèn)題：若你在公園中隨機(jī)遇到一個(gè)穿涼鞋的人，請(qǐng)問(wèn)他的性別為男性或女性的概率分別為多少？從問(wèn)題看，就是上面講的，某事發(fā)生了，它屬于某一類別的概率是多少？即后驗(yàn)概率。由已知可得：先驗(yàn)概率衛(wèi)（叫）=2/3f卩（嗎）=173類條件概率p（x|wJ=l/2,p（x|wJ=2/3男性和女性穿涼鞋相互獨(dú)立，所以p（x）=p（x\帥）+卩（兀|嗎）H叫）=5/9（若只考慮分類問(wèn)題，只需要比較后驗(yàn)概率的大小，的取值并不重要）。由貝葉斯公式算出：P（x|叫）P（wJ_l/2x2/3_35/9尸仙!工）=尸仙!工）=卩（屈比）"（也）_2/3燈/3_2”（兀）5/95問(wèn)題引出但是在實(shí)際問(wèn)題中并不都是這樣幸運(yùn)的，我們能獲得的數(shù)據(jù)可能只有有限數(shù)目的樣本數(shù)據(jù)，而先驗(yàn)概率和類條件概率（各類的總體分布）■■本數(shù)據(jù)，而先驗(yàn)概率和類條件概率（各類的總體分布）■■'■■、根據(jù)僅有的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類時(shí)，一種可行的辦法是我們需要先對(duì)先驗(yàn)概率和類條件概率進(jìn)行估計(jì)，然后再套用貝葉斯分類器。先驗(yàn)概率的估計(jì)較簡(jiǎn)單，1、每個(gè)樣本所屬的自然狀態(tài)都是已知的（有監(jiān)督學(xué)習(xí)）；2、依靠經(jīng)驗(yàn)；3、用訓(xùn)練樣本中各類出現(xiàn)的頻率估計(jì)。類條件概率的估計(jì)（非常難），原因包括：概率密度函數(shù)包含了一個(gè)隨機(jī)變量的全部信息；樣本數(shù)據(jù)可能不多；特征向量x的維度可能很大等等?？傊苯庸烙?jì)類條件概率VV.}的密度函數(shù)很難。解決的辦法就是，把估計(jì)完全未知的概率密度’-'丿轉(zhuǎn)化為估計(jì)參數(shù)。這里就將概率密度估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為參數(shù)估計(jì)問(wèn)題，極大似然估計(jì)就是一種參數(shù)估計(jì)方法。當(dāng)然了，概率密度函數(shù)的選取很重要，模型正確，在樣本區(qū)域無(wú)窮時(shí)，我們會(huì)得到較準(zhǔn)確的估計(jì)值，如果模型都錯(cuò)了，那估計(jì)半天的參數(shù)，肯定也沒(méi)啥意義了。重要前提上面說(shuō)到，參數(shù)估計(jì)問(wèn)題只是實(shí)際問(wèn)題求解過(guò)程中的一種簡(jiǎn)化方法（由于直接估計(jì)類條件概率密度函數(shù)很困難）。所以能夠使用極大似然估計(jì)方法的樣本必須需要滿足一些前提假設(shè)。重要前提：訓(xùn)練樣本的分布能代表樣本的真實(shí)分布。每個(gè)樣本集中的樣本都是所謂獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量（iid條件），且有充分的訓(xùn)練樣本。極大似然估計(jì)極大似然估計(jì)的原理，用一張圖片來(lái)說(shuō)明，如下圖所示：求最大似然估計(jì)量廠-的一般步驟：（1）寫出似然函數(shù)；（2）對(duì)似然函數(shù)取對(duì)數(shù)，并整理；（3）求導(dǎo)數(shù)；（4）解似然方程。最大似然估計(jì)的特點(diǎn)：比其他估計(jì)方法更加簡(jiǎn)單；收斂性：無(wú)偏或者漸近無(wú)偏，當(dāng)樣本數(shù)目增加時(shí)，收斂性質(zhì)會(huì)更好；如果假設(shè)的類條件概率模型正確，則通常能獲得較好的結(jié)果。但如果假設(shè)模型出現(xiàn)偏差，將導(dǎo)致非常差的估計(jì)結(jié)果。在離線學(xué)習(xí)中，所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在模型訓(xùn)練期間必須是可用的。只有訓(xùn)練完成了之后，模型才能被拿來(lái)用。簡(jiǎn)而言之，先訓(xùn)練，再用模型，不訓(xùn)練完就不用模型。在在線學(xué)習(xí)中，恰恰相反，在線算法按照順序處理數(shù)據(jù)。它們產(chǎn)生一個(gè)模型，并在把這個(gè)模型放入實(shí)際操作中，而不需要在一開(kāi)始就提供完整的的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。隨著更多的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)到達(dá)，模型會(huì)在操作中不斷地更新。線性回歸和邏輯回歸區(qū)別：2.戟性回歸和邏輯回JH公式、區(qū)別.或性叵歸：根據(jù)幾組12知數(shù)據(jù)和亂合圉數(shù)訓(xùn)練具中未知憊數(shù)，使得儉合損失達(dá)到最小，然后印所蓿的擬合函數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。邏輯回歸：承隠合圉數(shù)訓(xùn)除具中未知縷數(shù)使得對(duì)數(shù)像函數(shù)杲圮然后用所得fi業(yè)焙行二砸■H*lau補(bǔ)二壷?jǐn)M音函數(shù)不問(wèn)：統(tǒng)在回歸:J(a?)=FX=9iXi十屍的+…十豔為逅擔(dān)叵I歸：/(t)=p?=1丨不町=貞廬丸h苴中■扒司=潔7也就足第二&例子標(biāo)的牝mod禹鼠不曰：的冋舊的祥本的輸出*褪鼻許綠債，V￡(+x,—X務(wù)E(+00,一醫(yī))而r謖鐵回歸中暫E0,iy€04.只制師和1r在擁生回歸中貳X顧測(cè)值的擬含儘傾：Tifcgte回歸中臚X=0為決磁歟切1%<05.^01P05.正負(fù)無(wú)努.則是1WK-means：K-means方法是一種非監(jiān)督學(xué)習(xí)的算法，它解決的是聚類問(wèn)題。算法接受參數(shù)k,然后將事先輸入的n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足聚類中的對(duì)象相似度較高，而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。算法思想：以空間中k個(gè)點(diǎn)為中心進(jìn)行聚類，對(duì)最靠近他們的對(duì)象歸類，通過(guò)迭代的方法，逐次更新各聚類中心的值，直到得到最好的聚類結(jié)果。3、算法描述：(1)適當(dāng)選擇c個(gè)類的初始中心；(2)在第k次迭代中，對(duì)任意一個(gè)樣本，求其到c各中心的距離，將該樣本歸到距離最短的那個(gè)中心所在的類；(3)利用均值等方法更新該類的中心值；(4)對(duì)于所有的C個(gè)聚類中心，如果利用(2)(3)的迭代法更新后，值保持不變，則迭代結(jié)束；否則繼續(xù)迭代。KNN算法思路：如果一個(gè)樣本在特征空間中的k個(gè)最相似(即特征空間中最鄰近)的樣本中的大多數(shù)屬于某一個(gè)類別，則該樣本也屬于這個(gè)類別。該方法在定類決策上只依據(jù)最鄰近的一個(gè)或者幾個(gè)樣本的類別來(lái)決定待分樣本所屬的類別?？聪旅孢@幅圖：KNN的算法過(guò)程是是這樣的：從上圖中我們可以看到，圖中的數(shù)據(jù)集是良好的數(shù)據(jù)，即都打好了label，—類是藍(lán)色的正方形，一類是紅色的三角形，那個(gè)綠色的圓形是我們待分類的數(shù)據(jù)。如果K=3，那么離綠色點(diǎn)最近的有2個(gè)紅色三角形和1個(gè)藍(lán)色的正方形，這3個(gè)點(diǎn)投票，于是綠色的這個(gè)待分類點(diǎn)屬于紅色的三角形如果K=5，那么離綠色點(diǎn)最近的有2個(gè)紅色三角形和3個(gè)藍(lán)色的正方形，這5個(gè)點(diǎn)投票，于是綠色的這個(gè)待分類點(diǎn)屬于藍(lán)色的正方形我們可以看到，KNN本質(zhì)是基于—種數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的方法！其實(shí)很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法也是基于數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的。KNN是一種memory-basedlearning，也叫instance-basedlearning屬于lazylearning。即它沒(méi)有明顯的前期訓(xùn)練過(guò)程，而是程序開(kāi)始運(yùn)行時(shí)，把數(shù)據(jù)集加載到內(nèi)存后，不需要進(jìn)行訓(xùn)練，就可以開(kāi)始分類了。具體是每次來(lái)一個(gè)未知的樣本點(diǎn)，就在附近找K個(gè)最近的點(diǎn)進(jìn)行投票。

KNNK-Means「?N是分類算法2憾督學(xué)習(xí)乞喂給它的數(shù)1S集是帶也墟1的數(shù)據(jù)』已經(jīng)是完全正確的數(shù)據(jù)1.K-Mean&SR類算法2非監(jiān)督學(xué)習(xí)3一喂給它的數(shù)1E集是無(wú)label的數(shù)扛杲雜亂無(wú)童的』經(jīng)過(guò)聚類后才變得有點(diǎn)順序」先無(wú)序,后有■序沒(méi)有明顯的刖期訓(xùn)練過(guò)程，memorybasedlearning有明顯的前期訓(xùn)練過(guò)程直的含義：來(lái)了一個(gè)祥本心要給它分類，即求出它的力就從數(shù)據(jù)集中，在x附近找離它最近的《個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)這K個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn).，類別匚占的個(gè)數(shù)最筑就把的abelite氏的含義：K是人工固定好的數(shù)字，假設(shè)數(shù)據(jù)集合可以分為K個(gè)簇，由于是依靠人工定好』需慕點(diǎn)先驗(yàn)知識(shí)相似點(diǎn)：都辺含這樣的過(guò)程，給定一個(gè)點(diǎn)，在數(shù)據(jù)集中找鵲它最近的點(diǎn)。即—者剖用到TNNfNears乂igtiDoir）算法，一般用KD樹(shù)來(lái)冥現(xiàn)NNo最大熵模型問(wèn)趣1:為件去是系??？因沖?。輲ф淖阋粋€(gè)繚橈型，也就是對(duì)于樣本X,模些!返回耳対應(yīng)的犧M即懂型應(yīng)該是f親件游分布，蒜為P（Y覘間題2:在墨桶翹走兗中，式（6J2}題丟示卄21至思？：&什么娶引入這審釣東雖件？⑴罰磐這個(gè)問(wèn)理首塚式：：5.12}等號(hào)世右側(cè)部分走艮后面距誹魅，理解的同學(xué)就不必看了）.特征甬飯/K必關(guān)于蜉魁力甜P\X,Y）的期范用砂我吞，齢10=工刊&優(yōu)円7特?fù)釃峟tr（j,y）關(guān)于舉璋科TIJO與劭監(jiān)分布內(nèi)JT〕阿童弟樂(lè)》用Er（f}Jft示.也哉杲說(shuō)，帀⑴是特征囲頻欣y）ffi期劉耳我JD?道當(dāng)ajM,俶旳=1;否則欣刃=山上面的公麻示，在訓(xùn)鞋中」所有詢y可能經(jīng)咸的并扇中.満足特證鹼欣刃」的赧富*I丁個(gè)比方”你鏡計(jì)女人懷莊眾臬個(gè)男人的原虱回笞肯走專很多利掏i］S變品?:琢?xí)埢蚝蛻虻脑L(fēng)Hy圭示事歡或不京戲「育女綾認(rèn)為喜瑞的原國(guó)良-他很"聲"r此吋爭(zhēng)實(shí)就足”x=帥，y=?^',攏fl］走殳恃征函故他=刪丫=空觀=1慕表示這樣一^事實(shí)；吩有的哥們麴悲具了，固良不玄戲旳原因星認(rèn)為他"窮”r曲厚實(shí)就是、夯，丫=不専敬r瑋fi］走交咖1函數(shù)躲=孌$=不窘旳=1癥示HHJ.我!□圈竝訪7100軸汝主「辭mooM回S.咼屮袖示KIDOOM酩中.収男主的原因是因?yàn)槟橇⒆⒓蓡?錢這里只列舉了兩科募埜并假設(shè)通過(guò)運(yùn)兩種事實(shí)就^很妊他描述找走咖童1血0亍女生的磐Q就是假設(shè)丈酚女主胡舷兩種旺劃*由ttTO看出」瑯］qi：用.觸慈荊密同軸瞬t那麋毘刪到好0猴型，所M訓(xùn)碣尢W卿時(shí)」嗨珈訓(xùn)琢票的事實(shí)徊生安*比如上直時(shí)醐子中，品好不要走蛙類低逵樣的珥字=按時(shí)吃渥y=書(shū)暇”,因?yàn)槟阌X(jué)得在回笞喜歡弧:主中，左育多少是因?yàn)椤鞍磿r(shí)吃遊達(dá)個(gè)原居走歡垂主的？本睦原因惑樣的莪存灘恨好站讎已財(cái)鼓堀稟.這嚇明劃百筆星們是什么呢孑具轂倉(cāng)斷呈伸足里趾些亍特征函熬（桶上舌示x和病足呈一垣】,對(duì)已確壬〔即訓(xùn)驛）的捕址

(2)再看等H(6.12.)左邊旳部企豆不是歷現(xiàn)很相111炯？它也是一希明邑和右辺旅的雰(2)再看等H(6.12.)左邊旳部企豆不是歷現(xiàn)很相111炯？它也是一希明邑和右辺旅的雰11就是右邊細(xì)嚨內(nèi)八歸變成了內(nèi):「)尸⑷時(shí)，為什也會(huì)是運(yùn)樣？耳實(shí)我們也不腿樣」拗］刪就歆勵(lì)的匿合雌分布巴『，口但掏D5羽血H丁川旳.貝雀另想辦法.辦注就足棍倨全曲率公式鞏「川=列時(shí)列軸小我1DR要卻適鞏門即可.但釧］也不知道州玖進(jìn)死胡社了耶設(shè)有，好在卿唧道冋『啊棍據(jù)趨定津，在祥本達(dá)^一定埶量后，碉冋取羽疑齢布岡H來(lái)恚示真郵麟刑他玖復(fù)樣斎」；!^示EMf題*(3)這兩嚇明盅丘減算和歷，(J■嗨’訶件幺黔？根據(jù)(1)中的舉例”耳實(shí)就是對(duì)了血逹女生玄期減不話歡另生羽原因門分布情富，我走義了門侍實(shí)”相應(yīng)的肖"個(gè)特征閒敵’宙于不可能去嶺世球上所與女注的回答，百此揖希復(fù)調(diào)硏的10W*■女生中的原國(guó)分布與庚.丈憎況下的分布同嗟近「理熄的骨據(jù)柜同??；三言，習(xí)屮朗町，⑷齟小于1亂因?yàn)楸举|(zhì)上其中時(shí)呼満呂菜一？實(shí).而對(duì)所帥于師⑷世是一樣“問(wèn)題亂Slfl■蠱哲畫(huà)中有亍冋"加底用罐的至蟲(chóng)，公式中應(yīng)該沿肓廣柑.牛人認(rèn)為是為了方愎后直學(xué)習(xí)過(guò)程為推耳，:見(jiàn)下西的魚(yú)耳〕，如母E有弦亍舉故下面公去展后—取中的攔訂就提飯不出菲就會(huì)逗成在最潔的損業(yè)中草在戸“〕步墳而4心'一宦是準(zhǔn)確的“即為ft■么乗上冠肚卜呈關(guān)棗呃F因?yàn)閷?duì)于給卿訓(xùn)融據(jù)吳.戸(刃是一？常救，固此對(duì)于后面環(huán)対8劇!的楹丈似然估計(jì)罡沒(méi)有影麗的.具佯地?求ItAh)對(duì)ZVJ珀的俯導(dǎo)散篇：：；m希麗伽恥恥I卜護(hù)-工［冷牟叫用2)Ing/VI町+l-wD-￡wj(x」｝題片來(lái)自翊四，溯件細(xì)茨對(duì)肯帥旳極大般書(shū)中肖-右1話，不知會(huì):京注圭到?jīng)]卻球斛妁桌繪優(yōu)此創(chuàng)喘忸］冊(cè)…(和切，薊得出吋承，述足堆大埼鎮(zhèn)據(jù)學(xué)卻豹JW.下面給出具林推導(dǎo)-為卄蟲(chóng)會(huì)肓宜個(gè)姑論？其宴，約束最優(yōu)壯問(wèn)題(6.14}7［616)鑽換為惑凍晟憂化的對(duì)柜亙題后「求解約束最優(yōu)《問(wèn)題就變成了對(duì)牆葩數(shù)的股大比而對(duì)偶霑鼓的扱大憂針:■最丸消撐酎獺大徵然潔計(jì)等御〔證明如書(shū)中部了頁(yè))“最大濟(jì)型的損大弘燃估計(jì)不就是要求解的P(y|x)嗎？4*樸素貝葉斯總緒樸索貝葉肝的優(yōu)點(diǎn)：1）牛、索貝葉斯惶型務(wù)效率齪2）對(duì)小規(guī)扌鄭闕居親表現(xiàn)很好，館處理寥分芙問(wèn)莊適臺(tái):徒畑爍尤“娠.繚a出內(nèi)存后”転們可以ti咖去訂輻3）對(duì)蹲辱不丈戰(zhàn)苕法匕取簡(jiǎn)單，常用于文本另真補(bǔ)素閃葉肝的帕；!：■理論上.樸素貝葉磁其他模型柜r慮肓晶■」'■的i縣差室，：旦實(shí)際上刼不一總因曲卜素貝葉斯引進(jìn)了答特征z間相衛(wèi)獨(dú)竝■