100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na je betaling Lees online óf als PDF Geen vaste maandelijkse kosten

Summary Bayesian Learning €7,36

In winkelwagen

Samenvatting

Summary Bayesian Learning

0 keer verkocht

Vak
Machine Leaning

Instelling
Bamberg University

Bayes Theorem MAP, ML hypotheses MAP learners Minimum description length principle Bayes optimal classier Naive Bayes learner Example: Learning over text data Bayesian belief networks Expectation Maximization algorithm 125 lectur

[Meer zien]

Voorbeeld 4 van de 50 pagina's

Bekijk voorbeeld

mobile-preview

Geupload op 2 januari 2022
Aantal pagina's 50
Geschreven in 2006/2007
Type Samenvatting

bayes optimal classier
naive bayes learner
bayes theorem
map
ml hypotheses

Instelling
Bamberg University
Vak
Machine Leaning

€7,36

In winkelwagen

Op verlanglijstje

100% tevredenheidsgarantie
Direct beschikbaar na je betaling
Lees online óf als PDF
Geen vaste maandelijkse kosten

Bayesian Learning

[Read Ch. 6]
[Suggested exercises: 6.1, 6.2, 6.6]
Bayes Theorem
MAP, ML hypotheses
MAP learners
Minimum description length principle
Bayes optimal classi er
Naive Bayes learner
Example: Learning over text data
Bayesian belief networks
Expectation Maximization algorithm

125 lecture slides for textbook Machine Learning, T. Mitchell, McGraw Hill, 1997

, Two Roles for Bayesian Methods

Provides practical learning algorithms:
Naive Bayes learning
Bayesian belief network learning
Combine prior knowledge (prior probabilities)
with observed data
Requires prior probabilities
Provides useful conceptual framework
Provides \gold standard" for evaluating other
learning algorithms
Additional insight into Occam's razor

126 lecture slides for textbook Machine Learning, T. Mitchell, McGraw Hill, 1997

, Bayes Theorem

P (D
P (hjD) = P (D) jh )P (h )

P (h) = prior probability of hypothesis h
P (D) = prior probability of training data D
P (hjD) = probability of h given D
P (Djh) = probability of D given h

127 lecture slides for textbook Machine Learning, T. Mitchell, McGraw Hill, 1997

, Choosing Hypotheses

P (D
P (hjD) = P (D)jh )P (h )

Generally want the most probable hypothesis given
the training data
Maximum a posteriori hypothesis hMAP :
hMAP = arg max
h2H
P (hjD)
= arg max P (D jh )P (h )
h2H P (D)
= arg max
h2H
P (Djh)P (h)
If assume P (hi) = P (hj ) then can further simplify,
and choose the Maximum likelihood (ML)
hypothesis
hML = arg maxhi2H
P (Djhi)

128 lecture slides for textbook Machine Learning, T. Mitchell, McGraw Hill, 1997

Dit zijn jouw voordelen als je samenvattingen koopt bij Stuvia:

Bewezen kwaliteit door reviews

Bewezen kwaliteit door reviews

Studenten hebben al meer dan 850.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet jij zeker dat je de beste keuze maakt!

In een paar klikken geregeld

In een paar klikken geregeld

Geen gedoe — betaal gewoon eenmalig met iDeal, creditcard of je Stuvia-tegoed en je bent klaar. Geen abonnement nodig.

Direct to-the-point

Direct to-the-point

Studenten maken samenvattingen voor studenten. Dat betekent: actuele inhoud waar jij écht wat aan hebt. Geen overbodige details!

Veelgestelde vragen

Wat krijg ik als ik dit document koop?

Je krijgt een PDF, die direct beschikbaar is na je aankoop. Het gekochte document is altijd, overal en oneindig toegankelijk via je profiel.

Tevredenheidsgarantie: hoe werkt dat?

Onze tevredenheidsgarantie zorgt ervoor dat je altijd een studiedocument vindt dat goed bij je past. Je vult een formulier in en onze klantenservice regelt de rest.

Van wie koop ik deze samenvatting?

Stuvia is een marktplaats, je koop dit document dus niet van ons, maar van verkoper riyadhalgburi. Stuvia faciliteert de betaling aan de verkoper.

Zit ik meteen vast aan een abonnement?

Nee, je koopt alleen deze samenvatting voor €7,36. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

4,6 sterren op Google & Trustpilot (+1000 reviews)

Afgelopen 30 dagen zijn er 69052 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 15 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Begin nu gratis

€7,36

(0)

In winkelwagen