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渔婆的愚公
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贝叶斯意义下,先验分布是高斯或者泊松分布,后验分布都是logistic函数

(2013-06-04 20:01:27)
标签:

贝叶斯

it

分类: MachineLearning
在Andrew Ng的第五讲中讲到,贝叶斯分类方法中,先验分布是高斯分布或者泊松分布,那么后验分布都是logistic的函数形式,那么,当我们不太确定先验分布的形式,那么对二元分类时用logistic分类是很好的。所以高斯分布的形式在机器学习中的分布假设非常重要,也是很多表象形式和本质之间的桥梁,比如损失函数定义为差值平方和就是因为残差是服从高斯分布的原因,当然这里还有一个MLE的应用。
更一般的就是当先验分布是服从指数族分布的时候,后验分布都是logistic函数

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