机器学习 课件 第3-5章 贝叶斯分类器、最近邻分类器、线性模型_第1页
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文档简介

第3章贝叶斯分类器主讲胡晓目录3.1基本概念3.2决策准则3.3高斯混合模型3.4未知概率密度函数估计3.5朴素贝叶斯3.6拉普拉斯平滑3.1基本概念

3.1基本概念

3.1基本概念

根据贝叶斯准则和全概率公式3.2贝叶斯决策准则

3.2贝叶斯决策准则

3.3高斯混合模型

高斯混合模型，其凸性组合形式为

3.4未知概率密度函数估计

对数似然函数

最大化自然函数转化为最小化代价函数

3.4未知概率密度函数估计

3.4未知概率密度函数估计

每次迭代有两步：

3.5朴素贝叶斯

朴素贝叶斯(NaïveBayes)采用属性条件独立性假设减少需估计的参数数量：

3.6拉普拉斯平滑

谢谢！第4章最近邻分类器《机器学习》胡晓4.1最近邻规则

4.2加权最近邻分类器

4.2加权最近邻分类器

4.3加速策略

4.3加速策略

4.3加速策略

谢谢！第5章线性模型《机器学习》胡晓目录5.1二类线性模型5.2Lasso回归5.3逻辑回归5.4支持向量机5.5多类线性分类器5.6类不平衡问题5.1二类线性模型

二分类超平面的数学表达式

5.1二类线性模型

5.1线性回归

5.2Lasso回归

岭回归(Ridgeregression)的目标函数

5.1线性回归

5.3逻辑回归

取对数调整成目标函数

平均梯度为5.4支持向量机

5.4支持向量机

5.4支持向量机

5.5多类线性模型5.5.1基本策略“一对一”“一对余”“多对多”

5.5.2Softmax回归

5.6类不平衡问题类别不均衡(class-imbalance)，有些场合也称为长尾问题(Long-tail)，指分类任务中不同类别样本的比例相差悬殊，如有2000个样本的样本集中仅有20个正样本，其余全是负样本。阈值移动数据再平衡过采样：SMOTE(syntheticminorityoversamp

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