Машинное обучение. Байесовская классификация. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
4 года назад
Понимание вероятностных распределений (distributions) в машинном обучении с примерами кода на Python
Машинное обучение, в своей основе, сводится к принятию решений или предсказаний на основе данных. Эти решения часто принимаются в условиях неопределенности, поскольку данные, которыми мы располагаем, часто зашумлены, неполны или иным образом несовершенны. Вот где на помощь приходят вероятностные распределения. Они предоставляют математическую основу для количественной оценки и анализа неопределенности. Вероятностные распределения используются в машинном обучении различными способами. Например, они...
Теория вероятностей в машинном обучении. Часть 1: модель регрессии Продолжаем тему теории вероятностей в машинном обучении. В данной статье мы подробно рассмотрим вероятностную постановку задачи машинного обучения: что такое распределение данных, дискриминативная модель, i.i.d.-гипотеза и метод максимизации правдоподобия, что такое регрессия Пуассона и регрессия с оценкой уверенности, и как нормальное распределение связано с минимизацией среднеквадратичного отклонения. ▪Читать ▪Часть 2 ▪Книга Байесовские модели ▪Курс от Сендфорда @machinelearning