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[PGM] I-map和D-separation
机器学习
神经网络
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人工智能
编程算法
概率图模型,究其目的,在于描述多个(单个就没有意义了)变量概率分布之间的关系。有向图模型的描述方法是有指向性的,如果两变量之间有因果关系,这种描述方法就极为恰当。从这个角度上来说,考虑概率之间因子分解的过程,有向图模型是这一过程的一种表现方式。
sea-wind
2019-09-11
1.2K
0
[MCSM]Exponential family: 指数分布族
node.js
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
为何指数分布族被广泛应用?是指数分布族选择了我们,还是我们选择了指数分布族?(这个问题没有回答,需要结合具体实例分析)
sea-wind
2019-09-11
1.3K
0
概率图模型
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
很多事情是具有不确定性的。人们往往希望从不确定的东西里尽可能多的得到确定的知识、信息。为了达到这一目的,人们创建了概率理论来描述事物的不确定性。在这一基础上,人们希望能够通过已经知道的知识来推测出未知的事情,无论是现在、过去、还是将来。在这一过程中,模型往往是必须的,什么样的模型才是相对正确的?这又是我们需要解决的问题。这些问题出现在很多领域,包括模式识别、差错控制编码等。
sea-wind
2019-09-11
916
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估计理论—从经典到贝叶斯
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
最大似然估计(Maximum Likelihood Estimation,MLE)是一种很经典的估计方法。顾名思义,就是最大化似然函数的一种估计方法。似然函数(Likelihood function),即
sea-wind
2019-09-11
1.5K
0
凸优化和机器学习
编程算法
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
转载说明:CSDN的博主poson在他的博文《机器学习的最优化问题》中指出“机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题”。我对机器学习的各种方法了解得不够全面,本文试图从凸优化的角度说起,简单介绍其基本理论和在机器学习算法中的应用。
sea-wind
2019-09-11
896
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