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gaussian discriment analyse

2021-09-17 13:58:30 阅读：219 来源： 互联网

标签：基于 discriment 变量公式 analyse gaussian gda 梯度高斯分布

gda: x as variance, P(y) as prior probility

$P(y|x)=P(x|y)*P(y)$

高斯分布公式

$f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi\delta }}*e^{^{\frac{-(x-u)^{2}}{2\delta ^{2}}}}$

$argmax(p_{0}^{*},\delta _{0}^{*},\upsilon _{0}^{*})=argmax(P(D))$

$D={(x_{n},y_{n})}_{n=1}^{N}$

梯度下降公式牛顿公式

$w^{t+1}\leftarrow w^{t}-H^{t}*\varepsilon (w^{t})$

梯度下降公式

$w^{^{t+1}}\leftarrow w^{t}-\eta \sum (\delta (w^{t}x_{n})-y_{n})*x_{n}$

logistic classification

input:

$x\epsilon R^{n}$

$y\varepsilon {\{0,1\}}$

$P(y=1|x,b,w)=\delta (g(x))$

$\delta (a)=\frac{1}{e^{-a}+1}$

gda:基于类别的变量高斯分布,基于变量分布，带入label，进行P的输出判断

lr:基于整体的分布，进行P的输出判断

标签：基于,discriment,变量,公式,analyse,gaussian,gda,梯度,高斯分布
来源： https://blog.csdn.net/qq_34146899/article/details/120347162

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