信道编码的初期:分组码实现编码,缺点有二:只有当码字全部接收才可以开始译码,需要精确的帧同步时延大,增益损失多
维特比译码算法是维特比在1967年提出。维特比算法的实质是最大似然译码,但它利用了编码网格图的特殊结构,从而降低了计算的复杂度,与完全比较译码相比,它的优点是使得译码器的复杂性不再是码字序列中所含码元数的函数。
本次我们将梳理下朴素贝叶斯(Naive Bayes)的相关内容。 本文约1.6k字,预计阅读10分钟。
此篇文章作为本人对马尔科夫随机场等概率模型在立体视觉的应用的首篇记录,包含了本人对马尔科夫场理论的浅显理解和最大后验概率估计方法的理解。囿于本人学术水平,此篇文章参考了大量的数学教材、网络的相关博客以及国内外学术论文,在此特别鸣谢以下创作:
期望最大化算法(Expectation-Maximization Algorithm,简称EM算法)是一种迭代优化算法,主要用于估计含有隐变量(latent variables)的概率模型参数。它在机器学习和统计学中有着广泛的应用,包括但不限于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)以及各种聚类和分类问题。
所有滤波问题其实都是求感兴趣的状态的后验概率分布,只是由于针对特定条件的不同,可通过求解递推贝叶斯公式获得后验概率的解析解(KF、EKF、UKF),也可通过大数统计平均求期望的方法来获得后验概率(PF)。
在statistical inference上,主要有两派:频率学派和贝叶斯学派。
在一些支持并行或大数据量或不断增量更新数据的场景比如垃圾邮件的分类,文本有害识别,异常信号的捕捉等,贝叶斯算法都应用的非常普遍,它有较多的优良特性,且本身支持多分类的任务,所以也是分类算法领域较为基础和重要的一个,也是后续概率图信念网络等算法的基础。在解释贝叶斯分类器前,先了解两个概念,生成模型和判别模型
朴素贝叶斯法是一种直接衡量标签和特征之间的概率关系的有监督学习算法,是一种专注分类的算法。
什么是Bayesian Statistics? Bayesian statistics is a particular approach to applying probability to statistical problems。 在statistical inference上,主要有两派:频率学派和贝叶斯学派。 Frequentist statistics tries to eliminate uncertainty by providing estimates. Bayesian statistic
参考论文:Survey on active learning algorithms. Computer Engineering and Applications 主动学习算法作为构造有效训练集的方法,其目标是通过迭代抽样,寻找有利于提升分类效果的样本,进而减少分类训练集的大小,在有限的时间和资源的前提下,提高分类算法的效率。主动学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了主动学习的基本思想,一些最新研究成果及其算法分析,并提出和分析了有待进一步研究的问题。 1 引言 监督学习模型,例如:
朴素贝叶斯法通过训练数据集学习联合概率分布P(X,Y),具体方法是通过参数估计的方法学习类标签的先验概率和对应的条件概率分布,然后利用贝叶斯公式对后验概率进行计算,将后验概率最大的类进行输出。
https://gershmanlab.com/pubs/Dasgupta20.pdf 主要结论自动翻译节选
上一篇文章35. 去卷积:怎么把模糊的图像变清晰?吸引了很多朋友的关注。在这篇文章里面,我给大家讲了一种叫做“非盲去卷积”的方法,当指定了PSF(下图中的c),和观测到的模糊图像(下图中的b),我们可以恢复出清晰的图像(下图中的x)。
车厘子是樱桃吗?它们有区别是什么呢?通过在水果市场采集,获得了一些关于车厘子和樱桃的相关特征数据。
本文节选自日本理化学研究所先进智能研究中心主任杉山将的《图解机器学习》的第一章。 如果喜欢这本书,请在评论区留言,说出你目前在机器学习方面所遇到的问题,评论点赞前五名的用户可获得本书。 1 什么是机器学习 近些年来,得益于互联网的普及,我们可以非常轻松地获取大量文本、音乐、图片、视频等各种各样的数据。机器学习,就是让计算机具有像人一样的学习能力的技术,是从堆积如山的数据(也称为大数据(中寻找出有用知识的数据挖掘技术。通过运用机器学习技术,从视频数据库中寻找出自己喜欢的视频资料,或者根据用户的购买记录
第2篇详细介绍了八种常用的统计机器学习方法,即聚类方法(包括层次聚类与k均值聚类)、奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、无监督学习方法总结 22.1无监潜在语义分析(LSA)、概率潜在语义分析(PLSA)、马尔可夫链蒙特卡罗法(CMC,包括 Metropolis-Hastings-算法和吉布斯抽样)、潜在狄利克雷分配(LDA)、 PageRank算法。此外,还简单介绍了另外三种常用的统计机器学习方法,即非负矩阵分解(NMF)变分推理、幂法。这些方法通常用于无监督学习的聚类、降维、话题分析以及图分析。
关于作者:DD-Kylin,一名喜欢编程与机器学习的统计学学生,勤学好问,乐于钻研,期待跟大家多多探讨机器学习的相关内容~
贝叶斯统计是一种基于概率的统计分析方法,它在Python数据分析领域的应用日益广泛。与传统频率学派不同,贝叶斯统计充分利用先验信息,并根据新的数据不断更新对参数的估计。本文将详细介绍贝叶斯统计在Python数据分析中的高级技术点,包括贝叶斯推断、概率编程和马尔科夫链蒙特卡洛等。
有限混合模型是对未观察到的异质性建模或近似一般分布函数的流行方法。它们应用于许多不同的领域,例如天文学、生物学、医学或营销。本文给出了这些模型的概述以及许多应用示例。
Expectation Maximization (EM) 是一种迭代算法,常用于处理含有隐变量的概率模型。在本篇文章中,我们将介绍EM算法的基本原理和应用领域,并通过一个简单的例子来说明其使用方法。
最近我们被客户要求撰写关于有限混合模型聚类FMM的研究报告,包括一些图形和统计输出。
隐马尔可夫模型(HMM)是可用于标注问题的统计学习模型,描述由隐藏的马尔可夫链随机生成观测序列的过程,属于生成模型。
无论你是在建立机器学习模型还是在日常生活中做决定,我们总是选择风险最小的方案。作为人类,我们天生就采取任何有助于我们生存的行动;然而,机器学习模型最初并不是基于这种理解而建立的。这些算法需要经过训练和优化,以选择风险最小的最优方案。此外,很重要的一点在于,我们必须明白,如果某些高风险的决定做的不正确,将会导致严重的后果。
前文《序列比对(11)计算符号序列的全概率》介绍了如何使用前向算法和后向算法计算符号序列的全概率。但是很多情况下我们也想了解在整条符号序列已知的情况下,某一位置符号所对应的状态的概率。也就是说要计算
最近的热播剧《天才基本法》中,提到了很多有趣的数学知识点,比如“亲和数”“巴什博奕”“孔明棋”“七桥问题”等等,让很多观众直呼不明觉厉。其中,最让Mr.Tech感兴趣的是剧中男女主参加数学建模大赛时用到的贝叶斯网络。
朴素贝叶斯算法是流行的十大算法之一,该算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立(条件特征独立)性和连续变量的正态性假设为前提,就会导致算法精度在某种程度上受影响。
朴素贝叶斯算法仍然是流行的十大挖掘算法之一,该算法是有监督的学习算法,解决的是分类问题,如客户是否流失、是否值得投资、信用等级评定等多分类问题。该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。但由于该算法以自变量之间的独立(条件特征独立)性和连续变量的正态性假设为前提,就会导致算法精度在某种程度上受影响。接下来我们就详细介绍该算法的知识点及实际应用。
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛模拟的非线性滤波方法,其核心思想是用随机采样的粒子表达概率密度分布。
在贝叶斯学派中,先验分布+数据(似然)= 后验分布 。例如:假设需要识别一大箱苹果中的好苹果、坏苹果的概率。
二分类的线性分类模型,也是判别模型。 目的是求出把训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机是神经网络和支持向量机的基础。 学习策略:极小化损失函数。损失函数对应于误分类点到分离超平面的总距离。 基于随机梯度下降法对损失函数的最优化算法,有原始形式和对偶形式。
HMM模型最关键的一点就是在一个状态序列中,某一步状态的概率只与上一步的状态有关。也正是因为与前面一步状态有关,所以HMM模型天然地适用动态规划算法。
在本文中,将对“牛市”和“熊市”两个独立机制下的市场收益进行模拟。隐马尔可夫模型识别处于特定状态的概率。
与翻译模型类似,我们的图像字幕模型通过输入图像张量和特殊的句首标记(即<start>)来启动字幕生成过程。这个模型生成了我们单词的概率分布(实际上是logits)。橙色方框显示解码算法的选择,帮助我们选择使用哪个单词。然后,选择的单词和图像再次传递给模型,直到我们满足停止条件,即我们获得特殊的句子结束标记(即<STOP>)作为下一个单词,或者我们超过了预先定义的步骤数。一个步骤是将图像和单词的张量传递给字幕生成器模型,并使用解码算法选择单词。
贝叶斯方法把计算“具有某特征的条件下属于某类”的概率转换成需要计算“属于某类的条件下具有某特征”的概率,属于有监督学习。
本系列是机器学习课程的系列课程,主要介绍机器学习中分类算法,本篇为分类算法与贝叶斯算法部分。
本文在少用数学公式的情况下,尽量仅依靠感性直觉的思考来讲解 极大似然估计 & 极大后验概率估计,并且从名著中找了几个实例给大家看看这两种估计如何应用 & 其非常有趣的特点。
贝叶斯决策论是概率框架下实施决策的基本方法。朴素贝叶斯属于生成式模型,即先对联合分布P(x,c)建模,然后再由此获得后验概率P(c|x),朴素贝叶斯分类的是所有属性之间的依赖关系在不同类别上的分布。
最近一直在看机器学习相关的算法,今天我们学习一种基于概率论的分类算法—朴素贝叶斯。本文在对朴素贝叶斯进行简单介绍之后,通过Python编程加以实现。
1. 引言 朴素贝叶斯算法(Naive Bayes)是机器学习中常见的基本算法之一,主要用来做分类任务的。它是基于贝叶斯定理与条件独立性假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立性假设学习输入/输出的联合概率分布,然后基于此模型,对于给定的输入 x 利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 y。 基于以上的解释,我们知道:1. 该算法的理论核心是贝叶斯定理;2. 它是基于条件独立性假设这个强假设之下的,这也是该算法为什么称为“朴素”的原因。 本文将从以下几个角度去详细解释朴素贝
前文《序列比对(12)计算后验概率》介绍了如何计算某一位置可能状态的后验概率。那么可以据此找到某一位置最有可能的状态。即
托马斯·贝叶斯 (Thomas Baves,1701年一1761年),是18世纪的一位英国数学家、统计学家
朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器,它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率,“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生. 朴素贝叶斯是多用途分类器,能在很多不同的情景下找到它的应用,例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等.
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/34
代表假设X 成立的情下观察到Y数据的概率,因为它反映了在看到训练数据X后Y成立的置信度。
小编有幸参加到以色列理工的暑期交流项目中,并选择了《机器学习导论》这门经典课程,进行再次学习并回顾知识点查缺补漏; 既然是作为导论,国外的课程和国内的课程的区别在哪里?我觉得很重要的两点是:逻辑性和学习性。 很多在国外交流过的同学,或者看过国外大学视频的同学应该都有一些体会,逻辑性在于课程如何引入很重要;主要是通过一两句简单的概述,让学生明白这门课最基础的内容和最实用的应用,然后逐步递推,从example到general,再到general解决不了的special case,然后再次improved gen
朴素贝叶斯是jiyu贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。即对于给定训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入\输出的联合概率分布,然后基于此模型,对于给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。
GMM 是由杜达和哈特在 1973 年的论文中提出的无监督学习算法。如今,GMM 已被广泛应用于异常检测、信号处理、语言识别以及音频片段分类等领域。在接下来的章节中,我会首先解释 GMM 及其与 K-均值法的关系,并介绍 GMM 如何定义异常值。然后,我会演示如何使用 GMM 进行建模。
朴素贝叶斯是一种简单但是非常强大的线性分类器,它在垃圾邮件分类,疾病诊断中都取得了很大的成功。
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