目录 LDA概述 基础知识 LDA主题模型 总结 一句话简述：2003年提出的，LDA是一种无监督的词袋式隐含主题模型，LDA给出文档属于每个主题的概率分布，同时给出每个主题上词的概率分布。在文本主题识别、文本分类、文本相似度计算和文章相似推荐等方面都有应用。 一、LDA概述 在机器学习领域，LDA... ...
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2020-06-16 20:19:05
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https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/8203674，介绍了很多距离 1.巴氏距离（Bhattacharyya Distance） 对于离散概率分布 p和q在同一域 X，它被定义为： ...
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2020-06-15 22:49:45
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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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EM算法（Expectation-maximization），又称最大期望算法，是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（或极大后验概率估计） 从定义可知，该算法是用来估计参数的，这里约定参数为 。既然是迭代算法，那么肯定有一个初始值，记为 ，然后再通过算法计算 通常，当模型的变量 ...
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2020-06-03 23:28:33
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张量生成,列表,数组转换, 全为 0, 1 自定义值, 概率分布, 序列等创建张量 ...
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2020-06-02 23:11:24
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一，古典概型： 1，事件的关系 2，事件的独立及乘法公式 3，全概率公式 ：P（B）=E(1-n)P(Ai)*P(B|Ai) 完备事件组：任意2个为空集，全部事件为全集 4，贝叶斯公式：已知完备事件组，B 求B发生条件Ai代表的全概率事件组发生的概率 二、随机概率分布的数字特征：期望及方差 ...
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2020-05-25 09:47:04
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Softmax原理 ___ Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。 对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布 。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为： $$ softmax(x_i) = \frac{e ...
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2020-05-20 12:43:34
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一、数学统计函数 概率论是统计学的基础，R有许多用于处理概率，概率分布以及随机变量的函数。R对每一个概率分布都有一个简称,这个名称用于识别与分布相联系的函数。这部分涉及到很多统计学基础的理论知识,比如随机试验,样本空间,对立与互斥,随机事件与必然事件,概率密度，概率分布等。 1.四种基本函数 后缀 ...
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2020-05-16 20:23:46
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基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y， 有监督的学习算法，解决的是分类问题，客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题 简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类 ...
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2020-05-14 19:50:34
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概率密度函数是概率分布函数的导数。 右图的面积表示分布在这块区域的概率。 概率分布函数是累积概率函数。 ...
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2020-05-13 23:32:40
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