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上传时间: 2021-03-28
详细说明：CS229
这是斯坦福大学关于机器学习的CS 229注释中描述的算法的实现。
到目前为止，我已经实现了：
朴素贝叶斯（Naive Bayes） ：这是一种生成学习算法。 GLA通过对p（x | y）建模，然后通过贝叶斯定理乘以p（y）/ p（x）来估计p（y | x）。 请参阅：第5课，第4/20页。
多元高斯分布：MVG分布类似于高斯或正态分布，但是具有多个维度。
在第2、4 / 17节（多元高斯分布，更多关于高斯分布）中提到； 讲座5、4 / 20（生成式算法）； 第11讲，5/11（高斯混合，EM算法）； 讲座12、5 / 13（拉格朗日乘数）； 第13讲，第5/18页（因子分析）。
支持向量机。 这些算法定义了一个超平面“道路”，该道路应该将y = 0与y = 1的两组样本分开。可以使用称为二次规划的通用算法来计算道路。 请参阅：第6讲，第4/22页（支持向量机）。
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