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搜索关键字:似然函数    ( 143个结果
GMM的EM算法实现
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
分类:编程语言   时间:2015-02-09 21:34:57    阅读次数:231
GMM的EM算法实现
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
分类:编程语言   时间:2015-02-01 21:47:26    阅读次数:264
PLSA模型的再理解以及源码分析
PLSA模型的再理解以及源码分析         之前写过一篇PLSA的博文,其中的收获就是知道PLSA是LSA在概率层面的扩展,知道了PLSA是一种主题模型,知道了PLSA中的参数估计使用的是EM算法。当时我就认为,这样子经典好用的算法,我是会回头再来理解它的,这样子才会有更加深刻的心得。所以有了这篇PLSA模型的再理解。 1. 两种思路解PLSA模型     参考了很多...
分类:其他好文   时间:2015-01-30 22:50:32    阅读次数:663
Fisher Vector 通俗学习
Fisher vector本质上是用似然函数的梯度vector来表达一幅图像...
分类:其他好文   时间:2014-12-02 11:53:03    阅读次数:206
先验概率、后验概率、似然估计,似然函数、贝叶斯公式
联合概率的乘法公式:(如果随机变量是独立的,则)由乘法公式可得条件概率公式:,,全概率公式:,其中(,则,则可轻易推导出上式)贝叶斯公式:又名后验概率公式、逆概率公式:后验概率=似然函数×先验概率/证据因子。解释如下,假设我们根据“手臂是否很长”这个随机变量(取值为“手臂很长”或“手臂不长”)的观测...
分类:其他好文   时间:2014-11-21 20:24:29    阅读次数:215
GMM的EM算法实现
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
分类:编程语言   时间:2014-11-09 15:08:43    阅读次数:348
对cost函数的概率解释
Likehood函数即似然函数,是概率统计中经常用到的一种函数,其原理网上很容易找到,这里就不讲了。这篇博文主要讲解Likelihood对回归模型的Probabilistic interpretation。在我们的回归模型中由于其他因素的影响我们的预测函数为: 其中 为影响预测的其他因素或者说噪.....
分类:其他好文   时间:2014-10-30 20:44:37    阅读次数:199
GMM的EM算法实现
在 聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明。本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明。1. GM...
分类:编程语言   时间:2014-10-27 10:40:28    阅读次数:316
注释:这50个词,在这10月30号之前完成
1、多项式分布 2、文本的多项式分布建模3、共轭先验4、概率平滑{Lapace平滑、加1平滑、Dirichlet贝叶斯平滑、2阶段语言模型}5、似然函数6、log似然函数7、期望最大化算法8、条件概率9、贝叶斯全公式10、生成模型11、判别模型12、条件期望13、拉格朗日系数14、VSM,LSI,P...
分类:其他好文   时间:2014-10-19 21:18:18    阅读次数:198
牛顿方法
在逻辑回归之问题建模分析中我们提到最大化参数θ的最大化似然函数可以用梯度下降法,对参数进行更新直至上面的对数似然函数收敛。下面引入另一种方法:牛顿方法。开始,首先我们考虑如何找到一个函数的零点。也就是我们有一个函数:,我们希望找到一个值θ,使得.我们首先随机取某一点(x,f(x)),那么f(x)在该...
分类:其他好文   时间:2014-10-07 12:01:13    阅读次数:288
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