100% tevredenheidsgarantie Direct beschikbaar na betaling Zowel online als in PDF Je zit nergens aan vast

Summary Bayesian Learning €7,41 In winkelwagen

Samenvatting

Summary Bayesian Learning

1 keer bekeken 0 keer verkocht

Vak
Machine learing part 2

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

[Meer zien]

Voorbeeld 4 van de 50 pagina's

Bekijk voorbeeld

mobile-preview

Geupload op 3 januari 2022
Aantal pagina's 50
Geschreven in 2004/2005
Type Samenvatting

bayes theorem
minimum description length principle

Instelling
Bamberg University
Vak
Machine learing part 2

€7,41

Toegevoegd

In winkelwagen

Op verlanglijstje

100% tevredenheidsgarantie
Direct beschikbaar na betaling
Zowel online als in PDF
Je zit nergens aan vast

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

Voordelen van het kopen van samenvattingen bij Stuvia op een rij:

Verzekerd van kwaliteit door reviews

Verzekerd van kwaliteit door reviews

Stuvia-klanten hebben meer dan 700.000 samenvattingen beoordeeld. Zo weet je zeker dat je de beste documenten koopt!

Snel en makkelijk kopen

Snel en makkelijk kopen

Je betaalt supersnel en eenmalig met iDeal, creditcard of Stuvia-tegoed voor de samenvatting. Zonder lidmaatschap.

Focus op de essentie

Focus op de essentie

Samenvattingen worden geschreven voor en door anderen. Daarom zijn de samenvattingen altijd betrouwbaar en actueel. Zo kom je snel tot de kern!

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 €7,41. Je zit daarna nergens aan vast.

Is Stuvia te vertrouwen?

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

Afgelopen 30 dagen zijn er 72042 samenvattingen verkocht

Opgericht in 2010, al 14 jaar dé plek om samenvattingen te kopen

Start met verkopen

€7,41

(0)

Kopen