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(3997)
视频
沙龙
5
回答
用于机器学习中混合模型的C++库/框架
c++
、
machine-learning
、
classification
、
pattern-recognition
我想使用高斯混合模型进行数据聚类(使用期望
最大
化(
EM
)
算法
,该
算法
针对每个观察值将
后
验
概率分配给每个组件密度)。有没有一个包含高斯混合模型以及样本数据集和示例的c++库?
浏览 2
提问于2010-01-19
得票数 5
3
回答
开源库可以去除视频帧中的运动模糊吗?
image-processing
、
opencv
我有一组从视频中提取的帧,并希望删除运动模糊效果(主要是在一个维度上)。有没有这样做的开源库?我在OpenCV里找不到任何东西。我找到了很多关于这个主题的学术论文,但我希望能有一个图书馆。
浏览 1
提问于2012-05-23
得票数 1
1
回答
高斯混合模型的数学
与
EM
算法
clustering
、
gaussian
、
expectation-maximization
、
gmm
我很难理解GMMs背后的数学。根据我的理解,总的概况是:使用pdf p(x | \mu_k, \sigma_k) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}计算每个组件的责任值我的问题是:日志似然函数在什么时候和如何起作用?
浏览 0
提问于2023-04-22
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在pymc中执行两次MAP会产生不同的值
python
、
distribution
、
probability
、
pymc
、
mcmc
在使用mcmc进行采样
后
,我得到了以下lambda的
后
验
分布 显然,在λ=0.20时
后
验
概率
最大
,95%的区间是 据我所知,MAP给出了一个点
估计
(具有
最大
后
验
概率的lambda的值),但是当我运行两次
浏览 0
提问于2014-06-12
得票数 0
1
回答
关于斯坦行为的小贴士,这能告诉我们什么?
stan
如果这有关系的话我就用Rstan。变分模式有几种行为,我想知道它们是否能给我们的模型提供一些不正确的线索,甚至可能是什么东西。例如: 我们的delta均值/中位数从1.0下降,但迭代次数多
浏览 4
提问于2017-01-16
得票数 1
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1
回答
贝叶斯方法在简单神经网络中的应用
python
、
neural-network
、
bayesian-networks
这是一个非常简单的带有反向支撑的神经网络。如果必须应用贝叶斯“推断”来更新权重和偏差,代码中会发生什么变化。hidden_layer_input1=np.dot(X,wh)hiddenlayer_activations = sigmoid(hidden_layer_input) # non-linear transformation output_layer_input1=np.
浏览 0
提问于2017-07-13
得票数 0
1
回答
如何使用具有自定义对数概率的MCMC及其矩阵的求解
pymc3
、
pymc
、
mcmc
代码是用PyMC3编写的,但这是一个一般性问题。我想找出哪个矩阵(变量的组合)给我的概率最高。取每个元素的迹线的平均值是没有意义的,因为它们相互依赖。import numpy as npimport theano.tensor as ttclass LogLike_Matrix(tt.Op):
浏览 16
提问于2019-03-27
得票数 1
1
回答
pymc地图警告:随机τ值既不是数值,也不是带有浮点dtype的数组。推荐拟合方法fmin (默认)
bayesian
、
pymc
、
mcmc
、
stochastic
我在这里看过一个类似的问题 该模型有一个随机变量(除其他外) tau,即DiscreteUniform。tau = pm.DiscreteUniform("tau", lower = 0, upper = n_count_data)lambda_2 = pm.Exponential("lambda_2", alpha) print "Initia
浏览 3
提问于2014-06-27
得票数 5
1
回答
生成模型和推理
lda
、
topic-modeling
我在这里查看了hLDA模型:我是这个领域的新手,任何对阐明这一概念有用的参考文章或论文都将非常有用。
浏览 0
提问于2016-10-31
得票数 0
1
回答
具有过分散的Poisson模型
predictive-modeling
、
bayesian
、
poisson
我的模型为了不以非常复杂的设置结束,我对p进行了贝叶斯
估计
,允许根据数据计算r:在嵌套二项分布中,r
与
分布的第一和第二时刻相关: 后部:f(p|X) = \mathcal Beta (0 + \hat rN, 0 + \sum X) 它返回了以下
后</e
浏览 0
提问于2020-08-21
得票数 1
1
回答
为什么在网格图中不可能精确推断MRF
machine-learning
、
message-passing
、
inference
、
markov-random-fields
然后,可以使用消息传递(乘积和
算法
)进行推断(
估计
似然/
后
验
等)。所以我想知道为什么在网格图中精确的推断是如此困难? 当网格变得更大时,是否不可能找到这样的连接树?
浏览 15
提问于2017-01-20
得票数 1
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2
回答
为什么我们需要在卡尔曼滤波器中
估计
真实位置?
math
、
filter
、
kalman-filter
feet)');我知道x是真实位置,y是测量位置,xhat是
估计
位置那么,如果我们可以计算x (代码:x = a * x + b * u + ProcessNoise;),为什么我们还需要
估计
x呢?
浏览 0
提问于2011-01-17
得票数 1
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1
回答
机器学习PhD面试技术问题
machine-learning
、
computer-vision
、
career
、
linear-algebra
我是软件工程师,他申请了机器学习/计算机视觉PhD研究生院,目前正在等待面试电话。我正在复习线性代数/ ML主题。在博士面试中,教授通常会问什么样的技术问题? 提前谢谢。
浏览 0
提问于2019-01-15
得票数 3
1
回答
未来预测值均值的区间
估计
r
、
bayesian
、
rstan
我在RStan中有一个用来
估计
模型(有点复杂的模型)的贝叶斯代码。在
估计
了模型之后,我从
后
验
分布中提取了500个参数集样本,以模拟未来(下一个月)的模型数据。最后,我取预测值的平均值(每个时间点500个预测值),然后将它们
与
实际观察值进行比较(用曲线图)。X1= (33,25,10,19,25) X2= (11
浏览 2
提问于2017-10-31
得票数 1
3
回答
对于不完全分类或回归的事物,正确的术语是什么?
machine-learning
、
classification
、
regression
神经网络和决策树是解决这类问题的一些
算法
。然而,这些
算法
通常只发出一个结果:结果分类。 如果我不仅对一种分类感兴趣,而且对输入属于每个类的
后
验
概率感兴趣,那该怎么办呢?我的问题不是如何获得这些
后
验
概率,而是如何用正确的术语来描述找到它们的过程。你可以称之为回归,因为我们现在正试图
估计
一些实值数字,但我不太确定这是否正确。我觉得这也不完全是分类,而是介于两者之间。是否有一个词描述了在每个可能的输出类中找到某些输入所属的类的条件
后
验
概率的
浏览 2
提问于2010-06-08
得票数 2
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1
回答
pymc如何表示先验分布和似然函数?
python
、
bayesian
、
mcmc
、
pymc
如果pymc实现Metropolis-Hastings
算法
来从感兴趣的参数上的
后
验
密度中提出样本,那么为了决定是否移动到马尔可夫链中的下一个状态,它必须能够评估
与
所有给定参数值的
后
验
密度成比例的东西。
后
验
密度
与
基于观测数据的似然函数乘以先验密度成正比。我想知道是否有人能给我一个高层次的方法描述,或者告诉我哪里可以找到它。
浏览 1
提问于2013-05-24
得票数 21
回答已采纳
1
回答
Sklearn
python
、
python-3.x
、
scikit-learn
、
handwriting-recognition
、
mixture
在此基础上,采用了结合pca约简的sklearn混合
算法
,选择了Akaike和Bayesian信息准则下的最优模型。
浏览 5
提问于2018-03-06
得票数 0
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1
回答
如何接近峰值采摘范围广泛的峰值形状,大小,不同的噪音水平,偶尔移动基线?
machine-learning
、
time-series
、
unsupervised-learning
、
data-science-model
要做到这一点,我需要一个非常好的峰值检测
算法
。它不仅要告诉峰的位置,而且要知道没有峰。📷基线减去(说明不同的基线信号)我叠加了所有光谱的候选峰数据(高斯平滑
后
的局部极小值),并在一维(y轴;2个簇;100个光谱;3000什么样的无监督学习
算法
适用于此(我的数据没有标签)?如果你有什么建议,请告诉我。我们会非常感激的。这是因为推的频率(驱动频率)
与
摆动的周期运动(自然频率)不匹配。假设一个人逐渐增加推的频率,从非常罕见的频率增加到真正的频率(频率扫描),
浏览 0
提问于2018-06-11
得票数 1
2
回答
贝叶斯方法:贝叶斯推理中哪些部分难以评价
machine-learning
、
bayesian
我有个关于Bayes的
后
验
推理的问题。 在贝叶斯推理中,假设给出一个模型p(x\theta)和一个先验分布p(\theta),我们观察到数据集D ={x_1,x_2,.,x_N},目的是
估计
通常难以解决的
后
验
p(\theta x\D)。有时,我发现一些人选择评估联合p(\theta,D),因为这个联合分布
与
后面的p(\theta,D)=p(\theta,D)/p(D)成正比,原因是什么?p(D)不是很难评估吗?谢谢你的建议。
浏览 4
提问于2017-06-12
得票数 0
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2
回答
如何证明
EM
的收敛性?
machine-learning
、
statistics
、
nlp
、
expectation-maximization
你能解释一下如何证明期望
最大
化
算法
的收敛性吗? 例如,硬币问题的
EM
:
浏览 3
提问于2012-09-25
得票数 1
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