今天，也没出去，晚上宿舍没有人，自己思考了下人生，毕设还是大事，觉得现在有必要把LDA从前往后彻彻底底的读一遍了，因为现在的感觉就是什么都知道一点皮毛，但是理解的都不深，LDA好像（恩，相当不好）现在理解的不是很好，涉及的内容挺多，细分的话有： 1）参数估计 MLE MAP 2）Bayes Esti ...
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2016-06-05 23:00:41
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http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51482120
文本分析的三类参数估计方法-最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计。
参数估计
参数估计中，我们会遇到两个主要问题：（1）如何去估计参数的value。（2）估计出参数的value之后，如何去计算新的observation的概率，即进行回归分析和预测。...
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2016-05-27 12:42:02
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Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法，梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一。梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent)，可用于寻找函数的局部最小值。梯度下降的思路为，函数值在梯度反方向下降 ...
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2016-05-22 19:56:18
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前一篇文章提到了在2014下分区表引起的奇葩问题，最近也在苦苦研究问题的原因。这篇文章主要讲述在分区表下，查询是怎么样的一个情况。由于2014的新功能“参数估计”下是如何运转的目前无从得知，所以只能分享下2008下的原理了... 在 SQL Server 2008 中，已分区表的内部表示形式已发生变 ...
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2016-05-17 22:38:16
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1. 估计方法：Yule-Walker估计 . 2. 运行环境spyder2(python科学计算编辑器) 3. 实现代码 ...
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2016-05-17 00:46:21
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七月算法-12月机器学习--第十七次课笔记-隐马尔科夫模型HMM 七月算法（julyedu.com）12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 隐马尔科夫模型 三个部分：概率计算，参数估计，模型预测 1，HMM定义 HMM由初始概率分布π、状态转移概率分布A以及观测概率 ...
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2016-05-13 20:36:54
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概率统计与机器学习的关系概率问题是已知整体的情况下判定样本（整体推个体）
统计问题是概率问题的逆向工程（个体推整体）
机器学习监督学习中，首先根据样本及样本标签训练出模型（个体推整体），再根据模型对样本标签进行预测（整体推个体）。 统计估计的是分布，机器学习训练出来的是模型，模型可能包含了很多分布。
训练与预测过程的一个核心评价指标就是模型的误差。
误差本身就可以是概率的形式，与概率紧密...
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2016-05-13 00:04:48
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第一章 随机事件与概率
第二章 随机变量及其分布
第三章 多维随机变量及其分布
第四章 大数定律与中心极限定理
第五章 统计量及其分布
第六章 参数估计
第七章 假设检验
第八章 方差分析与回归分析
第一章 随机事件与概率
1.1随机事件及其运算
概率论与数理统计研究的对象是随机现象. 概率论是研究随机现象的模型（即概率分布），数理统计是研究随机现象的数据收集与处理...
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2016-05-07 07:46:55
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内容简介：
A.重要统计量
B.重要定理与不等式
C.参数估计
A.重要统计量
一、概率与统计
概率：已知总体的分布情况，计算事件的概率
统计：总体分布未知，通过样本值估计总体的分布
二、概率统计与机器学习的关系
1.统计估计的是分布，机器学习训练出来的是模型，模型可能包含了多个分布。
2.训练与预测过程的一个核心评价指标是模型的误差。
3.误差可以是概率的形式，...
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2016-05-06 15:17:11
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概率统计
概率统计与机器学习的关系
统计量
期望
方差与协方差
重要定理和不等式
Jensen不等式
切比雪夫不等式
大数定理
中心极限定理以下内容摘抄于七月算法（julyedu.com）4 月机器学习算法班课堂讲义概率统计概率统计与机器学习的关系统计量期望
概念 性质 方差与协方差方差
协方差
协方差与独立/不相关
协方差的意义
重要定理和不等式Jensen不等式从概率的角度看Jensen...
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2016-05-06 15:00:15
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