假设检验分为参数假设检验和分布拟合假设检验和非参数检验 一、假设检验的思想： 建立假设 选择检验统计量并给出拒绝域形式 选择显著性水平 给出拒绝域 做出判断 二、p 值：利用样本观测值能够作出拒绝原假设的最小显著性水平 三、参数假设检验类型：详见茆诗松 正态总体参数假设检验 指数参数假设检验，对指数 ...
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2021-07-02 15:37:13
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https://mp.weixin.qq.com/s/H5TEfD8wyO3EXgN27daoWABy超神经场景描述：对于人工智能的起伏兴衰，总有一批人，始终在坚持推动着这个领域的发展，恰逢父亲节，让我们看一看那些被称为XX之父的人们，是如何以个人之力，改变了AI的道路。关键词：父亲节机器学习人物明天即将迎来父亲节。在这一天里，人们通常会感恩自己的父辈，在AI领域，也有这样的一些「父亲」们，他们给
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2020-09-21 11:45:50
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@ 一、贝叶斯网络定义 1.1 贝叶斯网络例子 二、概率影响的流动性 三、贝叶斯网络中的独立性 ...
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2020-07-21 01:24:45
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@ 一、马尔科夫随机场定义 二、一个简单的例子 ...
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2020-07-21 01:16:36
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@ 一、因子图（factor graph）的定义 二、贝叶斯网络用因子图表示 三、MRF 用因子图表示 ...
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2020-07-21 01:12:46
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一：问题描述 Learning问题就是参数估计问题，也就是求模型参数λ，具体形式为 ：λ_hat=argmax P(O|λ) 【通过最大化似然求得最优模型参数 λ；优化算法用EM，可类比GMM模型中求θ用的EM】 二、EM算法应用于HMM-learning模型的公式推导（具体可参考之前博客GMM：E ...
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2020-07-11 11:16:14
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一个模型，两个假设，三个问题。 思路：HMM=>在机器学习大框架中的位置=>模型参数（示意图及定义）=>模型假设=>模型的应用：三个问题（及其数值求解算法）=>各个问题的具体应用场景（看文献） （来源：B站up主，shuhuai008，板书） 参考资料： 1.https://www.bilibili ...
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2020-07-09 22:30:15
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再一次遇到了Markov模型与条件随机场的问题，学而时习之，又有了新的体会。所以我决定从头开始再重新整理一次马尔科夫模型与条件随机场。 马尔科夫模型是一种无向概率图模型，其与马尔科夫链并不是很一样。马尔科夫链的节点是状态，边是转移概率，是template CPD的一种有向状态转移表达。而马尔科夫模型 ...
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2020-06-04 01:39:11
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概率图的一个重要作用是进行推理，针对某个随机变量，告诉我们它到底有没有可能，有多大可能发生。之前在representation相关的内容中，我们更多的关心如何利用概率图减少联合分布的计算量。inference相关的章节就是要介绍如何从联合概率中获得单个随机变量的概率。 1.链状变量消除 对于给定的联 ...
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2020-06-04 01:14:31
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CPD是conditional probability distribution的缩写，翻译成中文叫做 条件概率分布。在概率图中，条件概率分布是一个非常重要的概念。因为概率图研究的是随机变量之间的练习，练习就是条件，条件就要求条件概率。 对于简单的条件概率而言，我们可以用一个条件概率表来表达。如图1 ...
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2020-06-04 01:05:05
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