李宏毅2022机器学习/深度学习 个人笔记(2)

本系列用于推导、记录该系列视频中本人不熟悉、或认为有价值的知识点

本篇记录第一讲(选修):神奇宝贝分类(续) 讲解如何用高斯概率分布假设来推导类似于逻辑斯蒂分布的表达式

如图,boundary变为直线,结果也有上升
在这里插入图片描述
我们不一定采用高斯几率模型,也开始采用其他模型,这不是死板的。举例:
在这里插入图片描述
假设它们之间独立,则协方差矩阵为对角矩阵,使用了Naive Bayes Classifier。

接下来,我们令z为图中所示,可推出该概率为sigmoid函数:
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接下来,算一下z到底是什么
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继续推导:
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继续推导:
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可以发现,最终所求量为sigmoid(wx+b)的形式,且wx+b的形式正好说明了边界为直线

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