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    深入浅出:隐马尔科夫模型

    隐马尔科夫模型(Hidden Markov Model,HMM),和回归、分类那些处理相互独立的样本数据的模型不同,它用于处理时间序列数据,即样本之间有时间序列关系的数据。从这一点来说,它和卡尔曼滤波算法很像。事实上,HMM和卡尔曼滤波的算法本质是一模一样的,只不过HMM要假设隐藏变量是离散的,而卡尔曼滤波假设隐藏变量是连续的。隐藏变量是HMM里的关键概念之一,可以理解为无法直接观测到的变量,即HMM中Hidden一词的含义;与之相对的是观测变量,即可以直接观测到的变量;HMM的能力在于能够根据给出的观测变量序列,估计对应的隐藏变量序列是什么,并对未来的观测变量做预测。

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    我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用

    我的R语言小白之梯度上升和逐步回归的结合使用 今天是圣诞节,祝你圣诞节快乐啦,虽然我没有过圣诞节的习惯,昨天平安夜,也是看朋友圈才知道,原来是平安夜了,但是我昨晚跟铭仔两个人都不知道是平安夜跑去健身房玩了,给你们看下我两的练了一段时间的肌肉。 📷 📷 好了不显摆了,进入我们今天的主题通常在用sas拟合逻辑回归模型的时候,我们会使用逐步回归,最优得分统计模型的等方法去拟合模型。而在接触机器学习算法用R和python实践之后,我们会了解到梯度上升算法,和梯度下降算法。其实本质上模型在拟合的时候用的就是最大似然估

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    机器学习必备 | 最大似然估计:从统计角度理解机器学习

    本专栏之前的文章介绍了线性回归以及最小二乘法的数学推导过程。对于一组训练数据,使用线性回归建模,可以有不同的模型参数来描述数据,这时候可以用最小二乘法来选择最优参数来拟合训练数据,即使用误差的平方作为损失函数。机器学习求解参数的过程被称为参数估计,机器学习问题也变成求使损失函数最小的最优化问题。最小二乘法比较直观,很容易解释,但不具有普遍意义,对于更多其他机器学习问题,比如二分类和多分类问题,最小二乘法就难以派上用场了。本文将给大家介绍一个具有普遍意义的参数估计方法:最大似然估计。

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    薛定谔的滚与深度学习中的物理

    【新智元导读】作者从薛定谔的“滚”讲到世界的量子性、神经网络的最大似然等等,用颇具趣味的方式呈现了深度学习中无处不在的物理本质。 最近朋友圈里有大神分享薛定谔的滚,一下子火了,“当一个妹子叫你滚的时候,你永远不知道她是在叫你滚还是叫你过来抱紧”,这确实是一种十分纠结的状态,而薛定谔是搞不清楚的,他连自己的猫是怎么回事还没有弄清楚。虽然人们对于薛定谔头脑中那只被放射性物质残害的猫的生死一直众说纷纭,斯特恩·盖拉赫却在实验中,实实在在看到了,我们身处的这个物理世界的量子性,也就是既生又死、既真又假、既梦又醒、既

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