Fundamentals of Machine Learning · Digital lecture note
Lecture 3 – Supervised learning, regression, MLE, MMSE and MAP
Makine Öğrenmesinin Temelleri – Supervised learning, regresyon, MLE, MMSE ve MAP
- Course
- Fundamentals of Machine Learning (ELM472)
- Semester
- Semester 7 · Fall 2024–25
- Format
- PDF · 7 pages · 0.1 MB · handwriting-style LaTeX
- Language
- Turkish
- Original note
- Ders3.pdf
Open the PDF (0.1 MB)LaTeX source (.tex)Original handwritten note
Notice: The digital notes were created from the handwritten notes with the help of Claude (Anthropic); they are meant as a supplementary resource and may contain errors. Always rely on the original notes and the official course materials.
What is in this note?
Section headings of the note (in Turkish):
- Supervised learning
- Sınıflandırma
- Regresyon
- 3 adımımız var
- Hastalık tespitinde
- İlişki kuralları
- Bayes kuralı
- Bayesian Theory
- MMSE (Minimum mean square error)
- Maximum a Posteriori (Map) Estimation
Text of the note
Show as plain text (Turkish; formulas and drawings are not included)
ile tahmin etmeye çalışıyoruz.
En basit modelleme: doğrusal modelleme
ya böyle olsaydı
ikinci bir boyut ekledik [x_1^2, x_1]
çocuk bezi, tıraş bıçağı
x ile y arasındaki ilişkilerine
X'leri satın y'leri de satın
tamamen bağımsızsa P(x,y) = P(x)· P(y) olur
Korelasyon ile nedensellik aynı şey değil
x^t P(x θ) → theta parametresi ile gösterilen P dağılımına uygun
çarpımdan kurtulmak için
hem de olasılık dağılımları çok fazla
MMSE (Minimum mean square error).
Maximum a Posteriori (Map) Estimation