TAILIEUCHUNG - Bài giảng Học máy (IT 4862): Chương 3 - Nguyễn Nhật Quang

Chương 3 - Các phương pháp học dựa trên xác suất. Chương này trình bày những nội dung chính sau: Các khái niệm cơ bản về xác xuất, biểu diễn xác suất, các biến ngẫu nhiên hai giá trị, các biến ngẫu nhiên đa trị, xác suất có điều kiện, các biến độc lập vè xác suất,. nội dung chi tiết. | Học Máy (IT 4862) Nguyễn ễ Nhật hậ Quang quangnn-fit@ Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội Viện Công nghệ thông tin và truyền thông Năm học 2011-2012 Nội dung d môn ô học: h Giới thiệu chung g Đánh giá hiệu năng hệ thống học máy Cá phương Các h pháp há học h dựa d t ê xác trên á suất ất Các phương pháp học có giám sát Các phương pháp học không giám sát Lọc cộng tác Học tăng cường Học Máy – IT 4862 2 Các phương pháp học dựa trên xác suất Các phương pháp thống kê cho bài toán phân loại Phâ lloạii d Phân dựa trên t ê một ột mô ô hì hình h xác á suất ất cơ sở ở Việc phân loại dựa trên khả năng xảy ra (probabilities) của các phân lớp Các chủ đề chính: • Giới thiệu về xác suất • Định lý Bayes g cực đại (Maximum ( a posteriori) p ) • Xác suất hậu nghiệm • Đánh giá khả năng có thể nhất (Maximum likelihood estimation) • Phân loại Naïve Bayes • Cực đại hóa kỳ vọng (Expectation maximization) Học Máy – IT 4862 3 Các khái niệm cơ bản về xác suất Giả sử chúng ta có một thí nghiệm (ví dụ: đổ một quân xúc sắc) mà kết quả của nó mang tính ngẫu nhiên (phụ thuộc vào khả năng có thể xảy ra) Không gian các khả năng S. Tập hợp tất cả các kết quả có thể xảy ra Ví dụ: S= S {1 {1,2,3,4,5,6} 2 3 4 5 6} đối với thí nghiệm đổ quân xúc sắc Sự kiện E. Một tập con của không gian các khả năng Ví dụ: E= {1}: kết quả quân súc xắc đổ ra là 1 Ví dụ: d E= {1,3,5}: kết quả ả quân â súc ú xắc ắ đổ ra là một ột số ố lẻ Không gian các sự kiện W. Không gian (thế giới) mà các kết quả của sự kiện có thể xảy ra Ví dụ: W bao gồm ồ tất ấ cả các lần ầ đổ ổ súc xắc ắ Biến ngẫu nhiên A. Một biến ngẫu nhiên biểu diễn (diễn đạt) một sự kiện, và có một mức độ về khả năng xảy ra sự kiện này Học Máy – IT 4862 4 Biểu diễn xác suất P(A): “Phần của không gian (thế giới) mà trong đó A là đúng” Không gian sự kiện của ((không g ggian của tất cả các giá trị có thể xảy ra của A) Không gian mà trong đó A là đúng Không gian mà trong đó A là .

• Kỹ thuật lập trình
• Biến ngẫu nhiên hai giá trị
• Xác suất có điều kiện
• Phương pháp xác suất
• Biểu diễn xác suất
• Biến độc lập
• Biến có điều kiện
• Biến ngẫu nhiên đa trị
• Hội tụ trung bình
• Mảng hai chiều
• Biến ngẫu nhiên Banach giá trị
• Đại lượng ngẫu nhiên
• Luật yếu số lớn
• Bài giảng Học máy
• Học máy
• Biến độc lập về xác suất
• Tạp chí Khoa học
• Hội tụ Mosco
• Dãy biến ngẫu nhiên đa trị
• Không gian Banach
• Luật số lớn dạng hội tụ Mosco
• Không gian Banach khả li
• Giá trị tập đóng
• Luận án Tiến sĩ Toán học
• Định lý ergodic
• Luật số lớn
• Luận án Tiến sĩ
• Thống kê toán học
• Lý thuyết xác suất
• Mảng nhiều chiều
• Mảng tam giác
• Giá trị đa dạng sinh học
• Phương pháp đánh giá ngẫu nhiên
• Vườn Quốc gia Xuân Thủy
• Biến đổi khí hậu
• Tính đa dạng sinh học
• Luận án Toán học
• Tiến sĩ Toán học
• Các định lý ergodic
• Bài giảng Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Nhập môn Học máy và Khai phá dữ liệu
• Phương pháp học dựa trên xác suất
• Probabilistic learning