【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——MLE與MAP
本課件的主要內容包括:
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上次課程回顧:多元線性分類器
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決策邊界形狀
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識別重要電子郵件
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Sigmoid函式
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最大似然估計MLE
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最小化負對數似然NLL
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樸素貝葉斯的MLE
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有監督學習的MLE
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Logistic迴歸的MLE解釋
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損失函式與最大似然估計
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最大似然估計與過度擬合
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最大後驗概率MAP估計
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MAP估計與正則化
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L2正則化與MAP估計
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正則化其它模型
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為什麼我們關心MLE與MAP?
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討論:最小二乘與高斯假設
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拖尾比較
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多元Logistic迴歸
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二元 vs. 多元Logistic
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序號標籤
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計數標籤
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非平衡訓練集
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非平衡資料與極值損失
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概率比值的損失函式
英文原文課件下載地址:
http://page5.dfpan.com/fs/8l8c9j72e29142e9163/
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