Lecture 1_Extra Classification: Probabilistic Generative Model

文章目录

Classification: Probabilistic Generative Model
- 分类的概念
- Pokemon 属性预测
- 如何做分类
- - 训练数据
  - Classification as Regression?
  - - 理想模型
  - 一些简单的概率
  - 概率与分类的关系
  - - 先验概率（Prior）
    - 高斯分布（Gaussian distribution）
    - 极大似然估计（Maximum Likelihood）
  - 分类模型
  - 模型优化
- 概率生成模型建模步骤
- - 为什么选择高斯分布？
- 后验概率 Posterior Probability

Classification: Probabilistic Generative Model

分类的概念

分类要找一个 functionfunctionfunction 函数，输入对象 xxx 特征，输出是该对象属于 nnn 个类别中是属于哪一个。

例子1：信用评分【二分类问题】
- 输入：收入，储蓄，行业，年龄，金融史…
- 输出：是否拒绝拒绝贷款
例子2：医疗诊断【多分类问题】
- 输入：当前症状，年龄，性别，医疗史…
- 输出：患了哪种疾病
例子3：手写文字辨识【多分类问题】
- 输入：手写的文字
- 输出：约9353个汉字中输入哪一个

例子4：人脸识别【多分类问题】
- 输入：不同人脸的图片
- 输出：人名

Pokemon 属性预测

需要找到一个函数 functionfunctionfunction 能够预测出 Pokemon 的属性（电

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分类的概念

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