1. 取样和量化的基本概念（Concepts） 获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，但是传感器的输出是连续的电压波形，因此需要把连续的感知数据转换为数字形式。这一过程由图像的取样与量化来完成。 数字化坐标值称为取样；数字化幅度值称为量化。 图像采样 ◆ 在取样时，若横向的像素数（列数）为M ...
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2017-04-23 18:53:28
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吻合度蛮高，但不光滑。 API DOC: https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/density.html 参见： http://blog.csdn.net/yuanxing14/article/details/4194848 ...
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2017-04-06 09:54:05
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gibbs采样关键字一关键字二参数估计与预测机器学习的一般思路为：1.从问题的本质中构建模型，定义样本的产生，有联合概率(图模型)。2.进行模型参数的估计：MLE、MAP、Bayes。3.使用模型对新样本进行估计。MLE：极大似然估计估计：解优化函数预测：MAP：极大后验估计估计：解优化函数预测：对... ...
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2017-03-30 19:21:03
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MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)MCMC采样和M-H采样 MCMC(四)Gibbs采样（待填坑） 在MCMC(二)马尔科夫链中我们讲到给定一个概率平稳分布$\pi$, 很难直接找到对应的马尔科夫链状态转移矩阵$P$。而只要解决这个问题，我们就可以找到一种通用的概率 ...
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2017-03-29 15:31:41
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MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链 MCMC(三)M-H采样和Gibbs采样（待填坑） 在MCMC(一)蒙特卡罗方法中，我们讲到了如何用蒙特卡罗方法来随机模拟求解一些复杂的连续积分或者离散求和的方法，但是这个方法需要得到对应的概率分布的样本集，而想得到这样的样本集很困难。因此我们需 ...
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2017-03-28 16:02:11
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MCMC(一)蒙特卡罗方法 MCMC(二)马尔科夫链（待填坑） MCMC(三)M-H采样和Gibbs采样（待填坑） 作为一种随机采样方法，马尔科夫链蒙特卡罗（Markov Chain Monte Carlo，以下简称MCMC）在机器学习,深度学习以及自然语言处理等领域都有广泛的应用，是很多复杂算法求 ...
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2017-03-27 15:37:58
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1.什么是Gibbs采样Gibbs采样是MH算法的一种特例（α==1)，因此可以保证Gibbs抽取的样本，也构成一个非周期不可约稳定收敛的马氏链；Gibbs采样适用于样本是两维或以上的情况；通过积分去除掉相关但是不感兴趣的变量，称为“collapsed”的Gibbs采样；并且个人的一个感觉是，观测..
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2017-01-23 15:55:23
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本题可以用reservoir sampling来解决不明list长度的情况下平均概率选择元素的问题。 假设在[x_1,...,x_n]只选一个元素，要求每个元素被选中的概率都是1/n，但是n未知。 其中 random.randint(0, cnt) == 0: 的概率是1/(cnt+1)。reser ...
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2016-12-25 07:52:14
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抽样误差：sampling error 抽样分布：sampling distribution 频率表：frequency table 绝对数值：absolute number 类别：category 区间：interval 组距：binsize 直方图：histogram 柱状图：bar grath ...
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2016-12-19 00:17:54
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一．聚类算法： 1.1LDA算法： 算法的目的：对文本进行聚类，得到几簇相似的样本。 算法的流程： 预处理：统计sscCorpus中所有的词、词频、词的标号。 初始化：形成初始的文章-主题和主题-词的矩阵(最开始) Gibbs 采样：使用Gibbs采样得到稳定的文章-主题和主题-词的矩阵 每一簇的主 ...
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2016-12-12 22:05:44
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