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【课程笔记】李宏毅机器学习[4]：Classification: Probabilistic Generative Model

本系列课程笔记为李宏毅2017,秋，台湾大学课程。
视频网址链接：https://www.bilibili.com/video/av15889450?p=8
更新日期：20200204

Classification应用

  • Credit Scoring
    – input: income, savings, profession, age, past finacial histoty
    – output: accept or refuse
  • Medical Diagonsis
    – input: current symptoms, age, gender, past medical history
    – output: which kind of diseases
  • handwirtten character recognition
  • face recognition
    – input: image of a face
    – output: person

应用案例

【课程笔记】李宏毅机器学习[4]：Classification: Probabilistic Generative Model_第1张图片
在本小节中涉及到了最大似然估计。
【课程笔记】李宏毅机器学习[4]：Classification: Probabilistic Generative Model_第2张图片
改变输入可以提高分类的准确性
【课程笔记】李宏毅机器学习[4]：Classification: Probabilistic Generative Model_第3张图片
【课程笔记】李宏毅机器学习[4]：Classification: Probabilistic Generative Model_第4张图片

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    题目链接：zoj 3827 Information Entropy 题目大意：三种底，计算和。 解题思路：调用库函数就可以直接算了，不过要注意Pi = 0的时候，不过它题目里居然也讲了。。。limp→0+plogb(p)=0，因为p是logp的高阶。 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath&
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