深度学习之分类问题
1. 判别函数：直接建模一个函数将输入映射到分类，例如支持向量机。
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全部标签AI中的决策论（变分法的使用）
在机器学习中，我们认为模型在做回归时实际上学到了一种分布。例如我们给定一些样本，他们来自函数 $y=sin(x)+\epsilon$，其中误差项遵循正态分布 $N(\mu,\sigma)$ ，当模型根据这些数据进行回归时，他会自然的计算出对
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1. 判别函数：直接建模一个函数将输入映射到分类，例如支持向量机。
在机器学习中，我们认为模型在做回归时实际上学到了一种分布。例如我们给定一些样本，他们来自函数 $y=sin(x)+\epsilon$，其中误差项遵循正态分布 $N(\mu,\sigma)$ ，当模型根据这些数据进行回归时，他会自然的计算出对