本章内容□使用概率分布进行分类□学习朴素贝叶斯分类器□解析RSS源数据口使用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度 前两章我们要求分类器做出艰难决策，给出“该数据实例属于哪一类”这类问题的明确答案。不过，分类器有时会产生错误结果，这时可以要求分类器给出一个最优的类别猜测结果，同时给出这个猜测的概率估计值。 ...
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2016-05-01 16:21:50
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Skew（偏度）
在概率论和统计学中，偏度衡量实数随机变量概率分布的不对称性。偏度的值可以为正，可以为负或者甚至是无法定义。在数量上，偏度为负（负偏态）就意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的右侧。偏度为正（正偏态）就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长，绝大多数的值（但不一定包括中位数）位于平均值的左侧。偏度为零就表示数值相对均匀地分布在平均值...
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2016-04-29 19:55:52
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（一）Noise会不会对VC bound产生影响？ 答案是不会。 当信号中加入了Noise，其实对我们之前学过的内容不产生任何本质上的影响。 之前《机器学习真的起作用吗？》中的分析是基于：training dataset D的来源是：（x，f(x)）。其中x从服从某一概率分布P。 现在noise对数 ...
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2016-04-27 15:38:37
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Skew（偏度）
在概率论和统计学中，偏度衡量实数随机变量概率分布的不对称性。偏度的值可以为正，可以为负或者甚至是无法定义。在数量上，偏度为负（负偏态）就意味着在概率密度函数左侧的尾部比右侧的长，绝大多数的值（包括中位数在内）位于平均值的右侧。偏度为正（正偏态）就意味着在概率密度函数右侧的尾部比左侧的长，绝大多数的值（但不一定包括中位数）位于平均值的左侧。偏度为零就表示数值相对均匀地分布在平均值...
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2016-04-26 21:50:15
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1、Information publication：-Naacl 2016 2、What 根据小说中的人物描述，a)在每个时间段给出，人物关系的描述的概率分布，b)从时间轴上看出关系的变化轨迹,提出模型Relationship modeling network.(RMN) 3、Dataset Pro ...
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2016-04-22 13:22:45
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（一）生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ)，即给定x的情况探讨y的条件概率分布。如二分类问题，不管是感知器算法还是逻辑回归算法，都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开，对于新的样例，只要判断在直线的哪一侧即可；这种直接对问题 ...
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2016-04-21 01:15:01
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受限波尔茨曼机(RBM)是一种可以在输入数据集上学习概率分布的生成的随机神经网络。由隐含层，可见层，偏置层组成。可见层与隐含层无方向性，可以相互传播。每个当前层的神经元与下一层的每个神经元都有连接。 算法主要想法是正向过程中影响了网络内部对于真实数据的表示。同时，反向过程尝试通过这个被影响过的表示方... ...
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2016-04-18 00:58:18
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1、概率模型
机器学习中的很多模型可以根据概率分布形式分为生成模型和判别模型，其中生成模型以输入输出的联合分布P(X,Y)为基础建模，如朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型；判别模型以条件概率分布P(Y|X)为基础建模，如最大熵模型、条件随机场等。这几个模型之间有一定的关系，它们的关系如下：
其中，NB表示朴素贝叶斯，ME表示最大熵，HMM表示隐马尔科夫，CRF表示条件随机场。joint联合分布，co...
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2016-04-17 23:10:02
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Poisson回归模型也是用来分析列联表和分类数据的一种方法，它实际上也是对数线性模型的一种，不同点是对数线性模型假定频数 分布为多项式分布，而泊松回归模型假定频数分布为泊松分布。 首先我们来认识一下泊松分布： 一、泊松分布的概念和实际意义： 我们知道二项分布是离散型概率分布中最重要的一种，而二项分 ...
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2016-04-15 00:35:05
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一起啃PRML - 1.2.4 The Gaussian distribution 高斯分布 正态分布 @copyright 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/chxer/ 我们将用整个第二章来研究各种各样的概率分布以及它们的性质。然而,在这里介绍连续变量一种最重要的概率 ...
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2016-04-04 13:09:09
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