贝叶斯框架机器学习

文章阐述了关于贝叶斯框架机器学习，以及贝叶斯技术的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

• 1、机器学习中哪些分类器模型属于线性分类器?哪些属于非线性分类器?_百度...
• 2、MFE测试是什么意思?
• 3、机器学习有哪些主要流派它们分别有什么贡献?
• 4、机器学习里的贝叶斯估计是什么?
• 5、贝叶斯公式的通俗理解
• 6、贝叶斯定理厉害在哪里?有哪些惊为天人的应用?

机器学习中哪些分类器模型属于线性分类器?哪些属于非线性分类器?_百度...

传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统GBDT在优化时只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。

本文对比了AdaBoost、GBDT、RF、XGBoost和LightGBM这五种机器学习模型的特性及其之间的差异。AdaBoost，基于boosting算法，通过弱分类器的线性组合形成强分类器，特别关注误分类样本，权重调整使得分类误差小的弱分类器影响更大。理解为加法模型，使用前向分步算法，损失函数为指数函数。

机器学习中的两种算法，GBDT（梯度提升决策树）和xgboost，有显著的区别。首先，xgboost不仅支持CART基分类器，还包含线性分类器，类似于带正则化的逻辑斯蒂回归和线性回归。它在优化时利用了二阶导数，允许自定义代价函数，增加了正则项以控制模型复杂度，降低过拟合风险。

MFE测试是什么意思?

检查三极管的两个PN结。我们以PNP管为例来说明，一只PNP型的三极管的结构相当于两只二极管，负极靠负极接在一起。我们首先用万用表R×100或R×1K挡测一下e与b之间和e与c之间的正反向电阻。当红表笔接b 时，用黑表笔分别接e和c应出现两次阻值小的情况。

因此，判断出基极是公共正极还是公共负极，即可知道被测三极管是NPN或PNP型三极管。 （2）发射极e和集电极c的判断 利用万用表测量β（HFE）值的档位，判断发射极e和集电极c。

判断哪个管脚是基极，假定我们并不知道被测三极管是NPN型还是PNP型，也分不清各管脚是什么电极。测试的第一步是判断哪个管脚是基极。

中、小功率三极管的检测 A 已知型号和管脚排列的三极管，可按下述方法来判断其性能好坏 （a） 测量极间电阻。将万用表置于R×100或R×1K挡，按照红、黑表笔的六种不同接法进行测试。其中，发射结和集电结的正向电阻值比较低，其他四种接法测得的电阻值都很高，约为几百千欧至无穷大。

机器学习有哪些主要流派它们分别有什么贡献?

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机器学习里的贝叶斯估计是什么?

1、贝叶斯估计（Bayesian estimation），是在给定训练数据D时，确定假设空间H中的最佳假设。 最佳假设：一种方法是把它定义为在给定数据D以及H中不同假设的先验概率的有关知识下的最可能假设。贝叶斯理论提供了一种计算假设概率的方法，基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身。

2、以下是我个人的理解：首先说明一下，机器学习中参数估计方法最基本的就是极大似然估计。极大似然估计结果完全依赖于给定的样本数据，它视待估参数为一个未知但固定的量，从而不考虑先验知识的影响。因此如果样本数据不能很好反映模型的情况，那么得到的参数估计结果就会有较大偏差。

3、Bayes是指贝叶斯公式，又叫贝叶斯定理。这是一种用于统计学和机器学习等领域的概率模型，用于计算条件概率。它的基本思想是根据已知的先验概率和新的观测数据，来推断一个未知事件的概率。Bayes理论在各个领域都有广泛的应用。Bayes方法可以用于风险评估、医学诊断、图像处理、自然语言处理等多个应用领域。

4、在机器学习的殿堂中，参数估计是基石，它们如磁铁般吸引着模型的灵魂——参数。最大似然估计（MLE）和最大后验估计（MAP）是其中的双子星，而贝叶斯估计则以独特的视角照亮了统计推理的路径。参数，如同线性模型中的斜率与截距，是构建模型的关键。

5、贝叶斯分析是机器学习基础框架中的重要概念，其核心思想是将概率视为个人的主观信念，而非客观频率。这与传统概率论中的频率理解大相径庭。在贝叶斯框架下，概率分为先验概率与后验概率。先验概率是在未考虑任何额外信息时对事件发生的预期概率，如判断一个人是否聪明的概率，或患病的概率。

贝叶斯公式的通俗理解

1、贝叶斯公式是P（A∩B） = P（A）*P（B|A）=P（B）*P（A|B）。贝叶斯公式的定义：贝叶斯的统计学中有一个基本的工具叫贝叶斯公式、也称为贝叶斯法则， 尽管它是一个数学公式，但其原理毋需数字也可明了。

2、贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。

3、贝叶斯法则通俗解释是：通常，事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A的条件下的概率是不一样的；然而，这两者是有确定的关系，贝叶斯法则就是这种关系的陈述。贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯发展，用来描述两个条件概率之间的关系，比如P（A|B）和P（B|A）。

贝叶斯定理厉害在哪里?有哪些惊为天人的应用?

我们的大脑看起来就好像是天生在用贝叶斯定理，即根据生活的经历有了主观判断（先验概率），然后根据搜集新的信息来修正（可能性函数/调整因子），最后做出高概率的预测（后验概率）。

关于贝叶斯框架机器学习，以及贝叶斯技术的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。