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统计机器学习 04：Logistic 回归与基扩展

墨尔本大学 COMP90051 课程笔记

Lecture 4 Logistic 回归与基扩展主要内容 Logistic 回归一种主流的二分类算法基扩展通过数据转换扩展模型的表现能力线性回归和 Logistic 回归的例子理论注释 1. Logistic 回归模型一种主流的二分类算法 1.1 二分类：例子 ...

Posted by YEY on November 8, 2019

统计机器学习 03：线性回归与优化

墨尔本大学 COMP90051 课程笔记

Lecture 3 线性回归与优化主要内容线性回归简单模型（方便的数学运算，以牺牲灵活性为代价）通常需要较少的数据，“可解释性”，可以扩展到非线性所有统计学派都可以推得在本节中，我们将通过 “频率学派 + 决策理论” 推得在后面的学习中，我们将介绍贝叶斯方法 ...

Posted by YEY on November 7, 2019

统计机器学习 02：统计思想流派

墨尔本大学 COMP90051 课程笔记

Lecture 2 统计思想流派主要内容学习算法是如何产生的？频率统计学统计决策理论贝叶斯统计学概率模型的类型参数模型 vs. 非参数模型生成式模型 vs. 判别式模型 1. 频率统计学其中未知的模型参数被视为具有固定但未知的值。 1.1 频率统计...

Posted by YEY on November 6, 2019

统计机器学习 01：概率论基础

墨尔本大学 COMP90051 课程笔记

Lecture 01 概率论基础主要内容机器学习：为什么和是什么？关于 COMP90051 回顾：机器学习基础、概率论 1. 为什么需要机器学习？动机：数据只是信息，而知识是隐藏在数据背后的模式或者模型，我们需要从数据中获取知识。 Data = raw information Knowledge = patterns or m...

Posted by YEY on November 4, 2019

统计机器学习 00-02：线性代数基础回顾

墨尔本大学 COMP90051 课程笔记

Lecture 00-02 线性代数基础回顾主要内容线性代数基础回顾向量和点积超平面和法向量线性生成空间，基特征向量和特征值 1. 向量机器学习的几何解释和代数解释之间的联系 1.1 什么是向量？考虑 $\boldsymbol u=[ u_1, u_2]’$，思考 $\boldsymbol u...

Posted by YEY on November 3, 2019