原文链接：http://tecdat.cn/?p=4815 因为近期在分析数据时用到了EM最大期望估计法这个算法，在参数估计中也用到的比较多。然而，发现国内在R软件上实现高斯混合分布的EM的实例并不多，大多数是关于1到2个高斯混合分布的实现，不易于推广，因此这里分享一下自己编写的k个高斯混合分布的E ...
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2019-08-06 14:10:38
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书中重要定义及一些理解 先通过介绍逻辑史蒂的分布来引出logist模型 而通过极大似然法来推导模型的参数估计问题 通过对模型参数的似然函数通过求导来得到递归方程 通过公式可以看出logist是对前面的感知机的升级版，感知机的判断方式过于简单。而其梯度下降的时候也将sign的去掉了，否则无法微分。 后 ...
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2019-06-12 11:03:38
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在介绍岭回归算法与Lasso回归算法之前，先要回顾一下线性回归算法。根据线性回归模型的参数估计公式可知可知，得到的前提是矩阵可逆。换句话说就是样本各个特征（自变量）之间线性无关。然而在实际问题中，常常会出现特征之间出现多重共线性的情况，使得行列式的值接近于0，最终造成回归系数无解或者无意义。 为了解 ...
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2019-05-12 18:27:21
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一、EM算法概述 EM算法（Expectation Maximization Algorithm，期望极大算法）是一种迭代算法，用于求解含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计（MLE）或极大后验概率估计（MAP）。EM算法是一种比较通用的参数估计算法，被广泛用于朴素贝叶斯、GMM（高斯混合模型）、K ...
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2019-05-12 00:55:20
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【视频教程】人工智能之统计学基础 课程介绍： 1.1.1数理统计学的基本知识.mp4 2.2.2.1参数估计的方法.mp4 3.3.2.2估计的优良性标准 4.4.2.3置信区间 5.5.2.4分布函数与密度函数的估计 6.6.3.1假设检验问题的提出 7.7.3.2-3.4似然比检验 8.8.3. ...
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2019-04-18 23:23:33
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在做分类问题时，有时候需要使用样本的概率密度函数来求其后验概率。但是很多情况下并不知道其概率密度函数的形式（即样本的分布未知），此时就需要对样本进行非参数估计，来求解其概率密度函数。 求解未知 ...
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2019-03-18 15:30:33
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1统计学 对于正态分布，这个关系很重要！ (x-u)/ 参数估计类的题目： 无偏估计量： 置信区间 假设类的题目：这个考的概率比较大 线性回归的计算题不会考到吧? ...
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2019-03-16 16:43:45
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这个比较好用。 copy /b d:\xxx\download_ts\* d:\xxx\download_ts\new.mp4 用python ffmpeg也可以，不过我合出来有卡顿或者掉声问题， 参数估计调整不对。 ...
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2019-02-21 10:55:04
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【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part5 2018年08月04日 15:58:45 稻蛙 阅读数：105 【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part5 2018年08月04日 15:58:45 稻蛙 阅读数：105 【校招面经】机器学习与数据挖掘常见面试题整理 part5 ...
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2019-02-06 22:47:02
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对角点进行初始匹配后，所选定的角点并不能保证全部是正确的点，也可能有误点，因此，还需要进一步对所选定的角点进行精确匹配。 RANSAC(RANdom Sample And Consensus)方法是由Fischler和Bolles提出的一种鲁棒性的参数估计方法。它的基本思想是在进行参数估计时，不是不 ...
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2019-01-25 16:01:44
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