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上传时间: 2021-01-06
详细说明：对于机器学习，必须知道以下的概念。
– 贝叶斯分类器
– 0-1损失
– 理解判别式函数和线性判别式
– 生成模型和判别式模型
– 分对数变换和logistics判别式
– softmax判别式
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以下是对以上内容的一一总结式发言。
**
一、贝叶斯分类器
1，贝叶斯法则：
（1）概率论中，P(h∣D)=P(D∣h)P(h))P(D)P(h|D)=\frac{P(D|h)P(h))}{P(D)}P(h∣D)=P(D)P(D∣h)P(h))，用P(h)P(h)P(h)表示在没有训练数据前假设h发生的概率，称为先验概率。先验概率反映的是在社会背景下的发生概率。
P(h∣D)P(
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