[人工智能]深度学习 Day4.1 Classification

目录

1.?Probabilistic Generative Model

1.1 模型设定：

1.2 模型好坏的评价

1.3 寻找最优解

2.?Sigmoid function

2.1 从Posterior Probability 到 sigmoid function

2.2?Sigmoid function 的参数 z的计算

1.?Probabilistic Generative Model

1.1 模型设定：

? ? ? 1）假定数据服从高斯分布

? ? ? ?2）求解 均值 和 协方差矩阵

? ? ? ?3）计算P(X|C1)，

? ? ? ?4）计算P(C1|X)

1.2 模型好坏的评价

1.3 寻找最优解

——直接计算即可

2.?Sigmoid function

2.1 从Posterior Probability 到 sigmoid function

2.2?Sigmoid function 的参数 z的计算