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机器

该文为其对 AI 科技评论独家供稿,未经许可禁止转载。摘要本文介绍机器会对数据分布进行假设,对密度函数进行估计,并使用这个密度函数进行决策。 生成式模型主要困难在于, 类 p(x | y)是所有属性联合,难以从有限训练样本直接估计而得。 具体说,令 K 示训练集 D 中可能类别数,nj 示第 j 个属性可能取值数,则估计修正为?拉普拉斯修正实际上假设了属性值与类别均匀分布,这是在朴素贝叶斯中额外引入关于数据先验。 事实上,虽然朴素贝叶斯属性独立假设在现实应用中往往很难成立,但在很多情形下都能获得相当好性能 。一种解释是对分类任务来说,只需各类别排序正确,无须精准值即可导致正确分类结果 。 梯度下降对很敏感,而标准牛顿不需要设置。• 收敛速度。牛顿收敛速度比梯度下降更快。• 牛顿不适合小批量或随机样本。

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机器25:图--随机场(CRF)

随机场与马尔科夫随机场均使用团上势函数定义,两者在形式上没有显著区别;但随机场处理,而马尔可夫随机场处理是联合,这是两者本质差异。? 对于上图链式随机场来讲,使用势函数和图结构上团来定义P(y|x)。如下:? 其中,Z为规范化因子(也称为归一化项):? 则示第i个观测值xi为单词“knock”时,相应标记yi和yi+1很可能分别为和。 若采用状态特征函数如下:? 则示观测值xi为单词“knock”时,它所对应标记很可能为。 3,随机场三个问题:、预测3.1,问题:前向后向?3.2,预测问题:Viterbi?3.3,问题:IIS? 4,code:# https:github.comJesselinuxMining-AlgorithmsblobmasterMachine%20Learning-025-图--随机场模型(CRF

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    牛客练赛38 B. 出题人女装()

    题目链接:https:ac.nowcoder.comacmcontest358B       一道题,涉及到了贝叶斯定理,P(AB) = P(B) * P(A|B) = P(B|A) * P( A),其中P(AB)示A事和B事同时发生,P(A|B)示在B发生情况下发生A,那么对于这道题来说我们要求就是在第一次取到了女装情况下,第二次又取到女装,那么P(AB)就是两次都取到女装 ,P(A)就是第一次取到女装,P(B)就是第二次取到女装,那么P(B|A)就是在第一次取到女装情况下第二次取到女装,满足P(B|A) = P(AB) P(A),就可以得到两个式子: 然后我们就可以求出来P(B|A)了,但是又因为需要求出小数形式和分数形式,前者需要double,后者需要ll,所以操作起来会很麻烦,所以这里就需要进行一次化简,把P(AB) P(A)情况化简为:?

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    随机场CRF(二) 前向后向评估标记序列

    随机场CRF(一)从随机场到线性链随机场    随机场CRF(二) 前向后向评估标记序列    在随机场CRF(一)中我们总结了CRF模型,主要是linear-CRF模型原理 linear-CRF第一个问题是评估,即给定 linear-CRF分布P(y|x), 在给定输入序列x和输出序列y时,计P(yi|x)和P(yi−1,yi|x)以及对应期望. linear-CRF第二个问题是,即给定训练数据集X和Y,linear-CRF模型参数wk和Pw(y|x),这个问题求解比HMM简单多,普通梯度下降,拟牛顿都可以解决 linear-CRF第三个问题是解码,即给定 linear-CRF分布P(y|x),和输入序列x, 计使最大输出序列y。类似于HMM,使用维特比可以很方便解决这个问题。  2.linear-CRF前向后向述    要计P(yi|x)和P(yi−1,yi|x),我们也可以使用和HMM类似,使用前向后向来完成。

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    机器22:图--EM与GMM(高斯混合模型)

    EM(Expectation Maximization Algorithm, 最大期望)是一种迭代类型,是一种在模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计,其中模型依赖于无观测隐藏变量 具体地,EM三步分别为:1),初始化:随机初始化模型参数θ初始值θ~。2),迭代过程:E步:计联合分布期望:?M步:极大化L函数,得到θ_j+1? 迭代中止:如果θ_j+1已然收敛,则结束,输出最终模型参数θ,否则继续迭代处理。 2,高斯混合模型 (Gaussian misturemodel,GMM): EM可以用于生成模型非监督,生成模型由联合分布P(X,Y)示,可以认为非监督训练数据是联合分布产生数据 EM是最常见隐变量估计方,比如,EM一个重要应用是高斯混合模型参数估计,高斯混合模型应用广泛,通常情况下,EM高斯混合模型有效方

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    :“Find-S ”,机器敲门砖

    在之前博客中,我们讲到了一台机器通过机器所能完成壮举,以及深入机器之前必备知识。那么,在理解了机器先决之后,就让我们迈着小而高效步子,开始机器成功之旅吧。 并且,机器相对人脑更加不受限制,有更多可探索地方。但是,机器是一个十分宽广领域,并且存在很多可能性,所以,我们今天就从最简单机器开始:Find-S 。什么是? 一个支持需要:训练数据(通过过去经验来训练我们模型)目标念(通过假设来辨别数据对象)实际数据对象(用于测试模型)归纳性假设正如我们前面所讨论最终目标是确定一个与目标念 从一般到具体许多机器依托于一个念,即将假设从一般到具体地排序。h1 = h2 = 任何由 h1 分类实例也将被 h2 分类。我们可以说 h2 比 h1 更一般化。 其中一种方是从 H 最具体假设开始,并在每次它不能将正训练数据对象分类和观察为 “正” 时,都去一般化这个假设。Find-S 第一步是从最具体假设开始,这个假设可以示为 h

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    贝叶斯推断系统不变性生成方 (CS)

    不变量是程序属性上一组属性,这些属性在程序执行过程中被认为是真。由于手动开发这些不变量成本很高,而且具有挑战性,因此有许多方支持从程序痕迹等来源自动挖掘可能不变量。 然而,现有并不具备捕捉自主移动机器人行为丰富状态能力,也无管理与这些系统中许多变量相关不确定性。这意味着只有在特定状态下才会出现有价值不变量仍未被发现。 在这项工作中,我们引入了一种推断不变量,以帮助描述这种丰富有状态、随机系统行为。 这些不变量可以编码一系列模式,使用贝叶斯推理生成,以利用观察到痕迹数据与从以前经验和专家知识中收集前值进行对比,并根据它们惊喜值和信息含量进行排序。 我们对两个半自主移动机器人系统研究明,所提出是如何能够生成有价值和以前隐藏状态不变量

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    【机器】贝叶斯机器:经典模型与代码实现

    具体而言,对于给定训练数据,朴素贝叶斯先基于特征独立假设输入和输出联合分布,然后对于新实例,利用贝叶斯定理计出最大后验。 朴素贝叶斯不会直接输入输出联合分布,而是通过先验和类来完成。朴素贝叶斯公式如图1所示。? 具体地,通过类先验分布和类分布来实现。朴素贝叶斯步骤如下。先计类先验分布:?其中Ck示第k个类别,yi示第i个样本类标记。类先验分布可以通过极大似然估计得到。 贝叶斯理论在机器领域也有广泛应用,最常用贝叶斯机器模型包括朴素贝叶斯模型和贝叶斯网络模型。朴素贝叶斯模型是一种生成,通过数据联合分布方式来计后验分布。 之所以取名为朴素贝叶斯,是因为特征独立性假设,能够大大简化朴素贝叶斯和预测过程,但也会带来一定精度损失。

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    言简意赅了解十大常见AI

    朴素贝叶斯 多分类 用于NLP朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理和特征独立假设分类方。首先输入输出联合分布,然后基于此模型,对给定输入x,利用贝叶斯定理求出后验最大输出y。 后验最大等价于0-1损失函数期望风险最小化。是典型生成,由训练数据求出联合分布,再求出分布(后验)。估计方是:极大似然估计或者贝叶斯估计。 前向,后向是通过递推前后向可以高效进行隐马尔科夫模型问题:在模型下让观测序列最大,用极大似然估计估计参数。极大后验估计。具体有:公式和EM。 最大特点是假设输出变量之间联合分布构成无向图模型(马尔科夫随机场),属于判别模型。线性链随机场示为在观测序列标记序列分布。由参数化对数线性模型示。 采用前后向:(正则化)极大似然估计:即在给定训练数据下,通过极大化训练数据对数似然函数来估计模型参数。具体有:迭代尺度,梯度下降,拟牛顿。应用:标注。

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    《机器》笔记-图模型(14)

    模型(probabilistic model)提供了一种描述框架,将任务归结于计变量分布。 直接利用和规则消去变量R显然不可行。为了便于研究高效推断和,需要有一套能简洁紧凑地达变量间关系工具。 04与推断基于图模型定义联合分布,我们能对目标变量边际分布(marginal distribution)或以某些可观测变量为分布进行推断。 对图模型,还需确定具体分布参数,这称为参数估计或参数问题。 图模型推断方大致可分为两类: * 第一类是精确推断方 希望能计出目标变量边际分布或分布精确值。 精确推断具有代有:1.变量消去精确推断实质是一类动态规划,它利用图模型所描述独立性来消减计目标值所需量。

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    复现经典:《统计》第12章 监督总结

    通常随机场标注准确更事高。2 模型分类问题与标注问题预测模型都可以认为是示从输入空间到输出空间映射.它们可以写成分布 或决策函数 形式。 前者示给定输入下输出模型,后者示输入到输出模型。 直接分布 或决策函数 为判别方,对应模型是判别模型:感知机、 近邻、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方随机场是判别方。 朴素贝叶斯与隐马尔可夫模型监督,最优解即极大似然估计值,可以由公式直接计。感知机、逻辑斯谛回归与最大熵模型、随机场利用梯度下降、拟牛顿等一般无约束最优化问题。 EM 是一种迭代求解含隐变量模型参数,它收敛性可以保证,但是不能保证收敛到全局最优。支持向量机、逻辑斯谛回归与最大熵模型随机场是凸优化问题,全局最优解保证存在。

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    统计导论_1

    示为:z=hat{g}(x)或者分布hat{P}(z|x)或者分布hat{P}(x|z) 强化强化reinforcement learning 是指在智能系统在与环境连续互动中最优行为机器问题 、高斯混合模型等 监督中是分布形式:P(y|x) 无监督中是分布形式:P(z|x)或者P(x|z) 非模型non-probabilistic model:感知机、支持向量机、 在线通常比批量更难,因为在线很难到准确更高模型,因为每次模型更新中,可以利用数据是有限----统计三要素统计都是由模型、策略和构成,简单地示为:方 = 模型+策略 +模型在监督过程中,模型就是所要分布或者决策函数。 **模型是分布,损失函数是对数损失函数,模型复杂度由模型先验示,结构风险最小化就是最大后验估计。 是指模型中具体计

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    笔记CB006:依存句、LTP、N-最短路径、由字构词分词、图论、

    基于n元语模型分词,在N-最短路径分词基础上把一元模型扩展成n元模型,统计不是一个词,是基于前面n个词。 由字构词分词方。字在词中有构词位置,词首、词中、词尾、单独构词。 生成式模型用联合,判别式模型一用。生成式模型,n元语模型、隐马尔可夫模型、朴素贝叶斯模型。判别式模型,最大熵模型、支持向量机、随机场、感知机模型。 贝叶斯网络在已知有限、不完整、不确定信息推理,广泛应用在故障诊断、维修决策、汉语自动分词、词义消歧等问题。 马尔可夫模型和隐马尔可夫模型。 一个值跟前面n个值有关,,生成式模型,有向图模型。马尔可夫模型,关于时间t状态转换过程,随机有限状态机,状态序列通过计形成该序列所有状态之间转移弧上乘积得出。 随机场,场示取值范围,随机场示随机变量取值范围,每个随机变量固定取值,指随机变量取值由一定决定,来自观察值。

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    Python3《机器实战》笔记(四):朴素贝叶斯基础篇之言论过滤器

    运行平台: Windows Python版本: Python3.x IDE: Sublime text3一 前言    朴素贝叶斯是有监督,解决是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资 该优点在于简单易懂、高、在某些领域分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。 这就是贝叶斯决策理论核心思想,即选择具有最高决策。已经了解了贝叶斯决策理论核心思想,那么接下来,就是如何计p1和p2。 2     在p1和p2之前,我们需要了解什么是(Condittional probability),就是指在事B发生情况下,事A发生,用P(A|B)来示。?     ,其实是比较依赖于训练语料,机器就和纯洁小孩一样,取决于其成长(训练),”吃是草挤是奶”,但”不是所有牛奶,都叫特仑苏”。

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    监督总结

    朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型 是模型感知机、k近邻、支持向量机、提升方 是非模型决策树、逻辑斯谛回归、最大熵模型、随机场既可以看作是模型,又可以看作是非模型----2.2 判别方 、生成方直接 分布 P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X) 或 决策函数 Y=f(X)Y=f(X)Y=f(X) 为判别方对应模型是判别模型:感知机、k近邻、决策树、逻辑斯谛回归、 最大熵模型、支持向量机、提升方随机场首先 联合分布 P(X,Y)P(X,Y)P(X,Y),从而求得 分布 P(Y∣X)P(Y|X)P(Y∣X) 是生成方对应模型是生成模型 统计问题有了具体形式以后,就变成了最优化问题 朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型 监督,最优解即极大似然估计值,可以由公式直接计。 提升方 利用模型是加模型、损失函数是指数损失函数特点,启发式地从前向后逐步模型,以达到逼近优化目标函数 EM 是一种迭代求解含隐变量模型参数,它收敛性可以保证,但不能保证收敛到全局最优

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    机器 | 朴素贝叶斯理论

    朴素贝叶斯是基于贝叶斯定理与特征独立假设分类方。朴素贝叶斯是一种直接衡量标签和特征之间关系有监督,是一种专注分类。朴素贝叶斯实际上用到生产数据机制,属于生成模型。 ----联合:X取值为x 和 Y取值为y 两个事同时发生示为 :在X取值为x 前提下,Y取值为y 示为 全: ----朴素贝叶斯分布做了独立性假设 朴素贝叶斯分类时,对给定输入 ,通过模型计后验分布 ,将后验最大类作为 类输出。 ,通过不断增加更多属性 ,可以不断细化后验生成类模型 从数据中特征和标签联合分布,而 判别模型 则分布。 求解步骤拟合 和 , 拟合就是直接从样本计对应频;由 得出联合分布。由 得出后验,通过后验进行分类。注:本文部分内容参考李航老师统计

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    朴素贝叶斯

    论》(当年我课程为《论与数理统计》,涵盖了论与统计)应该是每个理工科大生都要课程,不知道有多少同和我一样,得一头雾水。 悲催是,考研时候又了一遍,依然不着门路,靠死记硬背过关。好在后面和工作生涯中,再没有和它打过照面,直到最近开始接触机器。《机器实战》第4章,开始介绍基于分类方书中举了一个例子来阐述念。7块石头,3块是灰色,4块是黑色,放入两个桶A和B,A桶放4块石头(2块灰色,2块黑色),B桶放3块石头(1块灰色,2块灰色)。 计从B桶中取到灰色石头,就是所谓。这里已知是石头取自B桶且B桶有3块石头。 另一种解释称为频数,它只从数据本身获取结论,并不考虑逻辑推理及先验知识。另一种有效计称为贝叶斯准则。

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    译文:朴素贝叶斯简介(Python和R中代码)

    朴素贝叶斯是一种用于分类问题机器。它是基于贝叶斯定理。主要用于涉及高维训练数据集文本分类。几个相关例子有:垃圾邮过滤、情感分析和新闻文章分类。 朴素贝叶斯具有属于特定组类某些特征对象。简而言之,它是一个分类器。朴素贝叶斯这个名字是怎么得来呢? 朴素贝叶斯知识如前所述,朴素贝叶斯基础是贝叶斯定理或者称为贝叶斯则或贝叶斯定律。它为我们提供了一种计,即基于事可用先前。 因此,贝叶斯定理推导对于事A和事B联合分布,其中为,类似地,因此,朴素贝叶斯贝叶斯定理在机器分类问题,有多种特征和类,比如。 朴素贝叶斯主要目是计具有特征向量且属于特定类。,其中现在,上面公式右边分数分子变成。因为假设每个特征之间都是独立

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    《统计》读书笔记

    统计三要素:模型、策略、方。 模型:所要分布或决策函数。所有可能分布或决策函数组成模型假设空间。 ----【第4章】 朴素贝叶斯朴素贝叶斯通过训练数据集联合分布P(X,Y),具体做先验分布P(Y)与分布P(X|Y)(二者相乘就是联合分布),所以它属于生成模型。 先验分布 ? 分布 在上述分布中,假设特征彼此相互独立,即满足独立性假设: ? 逻辑斯蒂模型与最大熵模型共同点:(1)两者都可以示为求解分布分类模型;(2)两者都属于对数线性模型;(3)两者一般都采用极大似然估计或正则化极大似然估计;(4)两者可以形式化无约束优化问题 在一般下 EM 是收敛,但不能保证收敛到全局最优。 EM 主要应用于含有隐变量模型

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    潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)

    ,PLSI)利用生成模型对文本集合进行话题分析无监督最大特点:用隐变量示话题整个模型示 文本生成话题,话题生成单词,从而得到单词-文本共现数据过程假设每个文本由一个话题分布决定,每个话题由一个单词分布决定 潜在语义分析模型潜在语义分析 模型有生成模型,以及等价共现模型1.1 基本想给定文本集合,每个文本讨论若干个话题,每个话题由若干个单词示对文本集合进行潜在语义分析,就能够发现每个文本话题 图片.png 文本数据基于如下模型产生(共现模型):首先有话题 z 分布然后有话题 z 给定下 文本 分布以及话题 z 给定下 单词 分布1.4 模型性质? 潜在语义分析通过话题对数据进行了更简洁地示,减少了过程中过拟合可能性2. 潜在语义分析潜在语义分析模型是含有隐变量模型,其通常使用 EM。 模型参数估计EM:图片.png

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