機械学習II-機械学習の数学的基礎

1.研究ノート

今週のビデオ学習コンテンツ：https : //www.bilibili.com/video/BV1Tb411H7uC?p=2

1）P2確率論とベイズ事前分布

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2）P3行列と線形代数

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2）「勾配」、「勾配降下」、および「ベイズの定理」

学習用参考資料​​：https : //blog.csdn.net/qq_20412595/article/details/81409744

勾配：

Baiduによると、勾配はベクトルです。つまり、その点での関数の方向微分は、その方向に沿って最大値を取得します。つまり、関数は、その点での方向（勾配の方向）に沿って最も速く変化し、変化率です。最大値（この勾配の係数）。たとえば、私の理解では、階段を2階まで登る場合、階段がどのように曲がっていても、2点間の直線の方向が最も速くなります。これは、勾配であり、ベクトルであり、階段のすべてのステップで、各ステップが上昇します。最速の方向は、ステップがそのポイントである勾配です。

多変量関数の変数の偏導関数は、勾配であるベクトルの形式で記述されます。このような機能として   、その勾配   または   あります 

 

勾配降下：

上記の勾配のように、変化が最も速く、最も大きい方向が勾配であり、勾配とは逆方向の勾配であるステップで勾配が減少する。

 

ベイズの定理

ベイジアン式は次のとおりです。

 

 

 条件Bが発生するという前提の下で、時間Aが発生する確率は次のとおりです。

 

 ベイズの定理は、Aの発生を前提として、2つのイベントが交差するときにBが発生する確率に関するものです。道路を走行中に交差点に遭遇する確率は30％、右折の確率は10％です。右折したい場合、交差点で右折する確率は25％になります。