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文章/答案/技术大牛

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海风

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[PGM] I-map和D-separation

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

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。

2019-09-11

1.1K0

[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)

2019-09-11

1.2K0

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。

2019-09-11

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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

2019-09-11

1.3K0

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。

2019-09-11

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