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每周一个机器学习小项目003:概率引入与交叉熵、贝叶斯分类器

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本周机器学习小项目的主要目标在于引入概率模型。之前内容使用函数来描述模型,本周则侧重于从概率角度描述机器学习。概率与统计几乎是整个机器学习最重要的基础,甚至可能是深度学习之后新一代机器学习模型的基础。

本周主要内容包括:频率学派与贝叶斯学派、最大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAP)、交叉熵作为损失函数与其反向传播过程实现、一个高斯环境下的贝叶斯分类器实现。最后就神经网络与贝叶斯分类器的等价关系作一说明与对比。

本周推荐阅读时间:25min

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