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    条件随机场学习笔记

    这是在《统计学习方法》中学习到的最后一个方法了,不像其他统计方法,学完精气神超足,都能让我继续振奋好几日。然学完该方法,我陷入了沉思与迷茫。首先,对条件随机场的【提出】和【应用场景】一片混沌,其次,说说它的思想吧,无非加入了【空间属性】,相比最大熵模型,多加入了【边特征函数】,而随机变量【X,Y】的联合概率分布的表达式并没有发生本质变化,所以说,它还是一个我认为的【概率模型】。既然是【概率模型】,那么它依旧可以用【对数似然函数】进行迭代求解,事实也是这样做的。但我所不解的是为何概率表达式清一色的表示为exp和规范化因子呢?难道仅仅因为exp在求导和概率计算中有很好的性质么?

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    机器学习之从极大似然估计到最大熵原理以及EM算法详解

    极大似然估计是建立在极大似然原理的基础上的一个统计方法,极大似然原理的直观想法是,一个随机试验如有若干个可能的结果A,B,C,... ,若在一次试验中,结果A出现了,那么可以认为实验条件对A的出现有利,也即出现的概率P(A)较大。极大似然原理的直观想法我们用下面例子说明。设甲箱中有99个白球,1个黑球;乙箱中有1个白球.99个黑球。现随机取出一箱,再从抽取的一箱中随机取出一球,结果是黑球,这一黑球从乙箱抽取的概率比从甲箱抽取的概率大得多,这时我们自然更多地相信这个黑球是取自乙箱的。一般说来,事件A发生的概率与某一未知参数 \theta 有关, \theta 取值不同,则事件A发生的概率P(A|\theta )也不同,当我们在一次试验中事件A发生了,则认为此时的\theta 值应是t的一切可能取值中使P(A|\theta )达到最大的那一个,极大似然估计法就是要选取这样的t值作为参数t的估计值,使所选取的样本在被选的总体中出现的可能性为最大。

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    美团付晴川:算法工程师需要考察三种素养

    付晴川,目前在美团网技术工程部数据组担任技术专家。长期致力于机器学习&数据挖掘相关工作,曾就职于百度搜索研发部负责网页/图片分析,现任职于美团技术工程部,负责用户相关的数据挖掘工作。 CSDN:您对算法是怎样理解的?以及您认为算法有哪些应用领域? 付晴川:听过李开复老师的演讲《算法的力量》,也阅读过吴军老师的大作《数学之美》,不得不说算法是许多高效计算机程序的灵魂。 像查找、排序等等这样广义上讲的算法,实际上已经渗透到凡是涉及计算机程序上的几乎所有的领域了;而像机器学习/数据挖掘等等这样狭义上讲的算法,目

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