Редактирование: МОТП, Билеты (2009)
Материал из eSyr's wiki.
Внимание: Вы не представились системе. Ваш IP-адрес будет записан в историю изменений этой страницы.
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: Длина этой страницы составляет 78 килобайт. Страницы, размер которых приближается к 32 КБ или превышает это значение, могут неверно отображаться в некоторых браузерах. Пожалуйста, рассмотрите вариант разбиения страницы на меньшие части.
Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий, чтобы убедиться, что это именно те изменения, которые вас интересуют, и нажмите «Записать страницу», чтобы изменения вступили в силу.
Текущая версия | Ваш текст | ||
Строка 75: | Строка 75: | ||
<div class="definition">''' Логистическая регрессия''' ([http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression en-wiki], [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F machinelearning]) — метод [http://ru.wikipedia.org/wiki/Задача_классификации классификации объектов] на два класса, работающий при помощи логистической функции регрессии: <math>p(t|x, w) = \frac{1}{1 + e^{-t y(x)}}</math> ([http://en.wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function сигмоид]).</div> | <div class="definition">''' Логистическая регрессия''' ([http://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression en-wiki], [http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9B%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B0%D1%8F_%D1%80%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B5%D1%81%D1%81%D0%B8%D1%8F machinelearning]) — метод [http://ru.wikipedia.org/wiki/Задача_классификации классификации объектов] на два класса, работающий при помощи логистической функции регрессии: <math>p(t|x, w) = \frac{1}{1 + e^{-t y(x)}}</math> ([http://en.wikipedia.org/wiki/Sigmoid_function сигмоид]).</div> | ||
- | Эта функция является функцией правдоподобия | + | Эта функция является функцией правдоподобия, т.к. (?) <math>\sum_t p(t|x,w)=1, \ \ p(t|x,w)>0</math>. |
== ЕМ-алгоритм для задачи разделения гауссовской смеси == | == ЕМ-алгоритм для задачи разделения гауссовской смеси == |