概率机器学习（马尔科夫链、主题模型）--机器学习--思维导图（33）

最新推荐文章于 2023-11-27 22:06:28 发布
最新推荐文章于 2023-11-27 22:06:28 发布
阅读量757 收藏 2
点赞数
分类专栏： 机器学习 机器学习及应用 文章标签： 机器学习 re
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/LieQueov/article/details/82289538
版权

机器学习强基计划0-1：教程导读(附几十种经典模型源码合集)
FRIGIDWINTER的博客
07-13 8194
订阅专栏前，请先看本文章简介
【机器学习之---数学】马尔科夫链
胡侃有料的博客
03-26 2553
马尔科夫链Xt−2Xt−1XtXt−1...Xt−2​Xt−1​Xt​Xt−1​...，那么Xt−1X_{t-1}Xt−1​时刻的状态，只与Xt−1X_{t-1}Xt−1​时刻的状态有关，与Xt−2X_{t-2}Xt−2​时刻的状态无关。
《数学之美》读书记录【思维导图记录】：第五章，隐含马尔可夫模型
dianchougao5936的博客
03-19 423
隐含马尔可夫模型： 补充资料： 状态转移矩阵： 状态转移矩阵是俄国数学家马尔科夫提出的，他在20世纪初发现：一个系统的某些因素在转移过程中，第n次结果只受第n-1的结果影响，即只与当前所处状态有关，而与过去状态无关。 在马尔科夫分析中，引入状态转移这个概念。所谓状态是指客观事物可能出现或存在的状态；状态转移是指客观事物由一种状...
马尔可夫链
12-28
马尔可夫链的简单介绍，随机过程课程中的课件，能简单的了解
机器学习基础-马尔科夫链举例详解
m0_73916791的博客
11-27 1411
然后，我们使用值迭代算法来计算每个状态的最优值函数，从而确定最优的交易策略。根据马尔科夫性质，我们只需要考虑今天的天气状态以及从今天到明天每种天气状态的转移概率，无需考虑过去的天气情况。例如，如果今天是晴天，我们知道从今天到明天是晴天的概率是0.7，多云的概率是0.2，雨天的概率是0.1。当我们在描述一连串的事件时，有时我们只需要知道当前的状态以及从当前状态到下一个状态的概率，而无需考虑过去的历史。请注意，这只是一个简化的示例，实际的交易策略问题可能更加复杂，需要考虑更多的因素和限制。
机器学习工程师--隐马尔科夫链应用和主题模型
gaoyishu91的博客
06-09 572
词性标注词性标注应用：给一个句子标注词性。为什么：预处理句子，使得划分句子简单。猜词简单。马尔科夫链在句子词性中的作用：对于英文句子而言，遵循一定的语法。比如，副词后面接形容词或者副词或者动词，那么，对于这个句子来说，副词i后面接的是adj或者v的概率是不同的，如果后面是adj，那adj后面是名词还是and或者or的概率也是不同的，那么，每个词前后之间形成的关系形成了一个马尔科夫链，这个马尔科夫链...
MCMC(二)马尔科夫链
weixin_44415038的博客
03-25 900
在MCMC(一)蒙特卡罗方法中，我们讲到了如何用蒙特卡罗方法来随机模拟求解一些复杂的连续积分或者离散求和的方法，但是这个方法需要得到对应的概率分布的样本集，而想得到这样的样本集很困难。因此我们需要本篇讲到的马尔科夫链来帮忙。 1.马尔科夫链概述 　　　　马尔科夫链定义本身比较简单，它假设某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状态。举个形象的比喻，假如每天的天气是一个状态的话，那个今天是不是...
数学建模入门-python实现简单的马尔可夫链
JiajunBernoulli的博客
04-14 6317
文章目录转移概率题目代码结果转移矩阵题目代码结果简单应用题目代码结果 转移概率 题目 这道例题主要展示转移概率的计算 代码 这里需要用自己封装的count方法，字符串自带的count方法无法识别111为两个11 def str_count(str, sub): count = 0 for i in range(0, len(str) - 1): if str[i:...
基于python实现的机器学习预测系统汇总+GUI界面(贝叶斯网络、马尔科夫模型、线性回归、岭回归多项式回归、决策树等).zip
01-06
绘制机器学习算法分类归纳思维导图，按照有监督学习、无监督学习和半监督学习，将学过的算法进行归纳总结。 3.自行选择学习任务，按照机器学习流程，分别设计分类、预测、聚类系统，每个系统务必选择不同的算法进行...
David Silver强化学习课程思维导图(2-9讲)整理
强化学习是机器学习的一个分支，它关注如何让智能体在一个环境中采取行动，并通过奖励和惩罚机制来学习最优行为策略。强化学习在很多领域都有应用，包括游戏、机器人控制、自然语言处理和推荐系统等。 ### 思维导图...
概率论、随机过程知识梳理——思维导图
meet2001的博客
10-10 9591
之前上的随机过程课，老师要求整理概率论基本知识、随机过程各章节的思维导图，这里贴出来供大家参考~ 随机过程采用的课本是《应用随机过程 杨伟民 编著》。 概率论基础知识 随机变量及其分布、随机变量的数字特征、二维随机变量及其分布 随机过程预备知识 特征函数、多元正态分布、条件分布与条件期望 随机过程基本概念 定义、分布、数字特征、二维随机过程和复值随机过程、常见随机过程 泊松过程、更新过程与布朗运动 计数过程与泊松过程、非齐次泊松过程和复合泊松过程、更新过程、布朗运动、布朗运动的
算法介绍及实现——马尔可夫链、隐马尔可夫链（附Python实现）
weixin_51009494的博客
08-21 5278
我们通过一个具体的例子来介绍一下什么是马尔可夫模型我们假设天气有3种情况，阴天，雨天，晴天，它们之间的转换关系如下:(稍微解释一下这个图，我们可以这样认为，已知第一天是阴天，那第二天是阴天的概率是0.1， 第二天是晴天的概率是0.3，第二天是雨天的概率是0.6)每一个状态转换到另一个状态或者自身的状态都有一定的概率。：n为n-1的后一个时间（或者说单位），若n-1为当前时刻状态，那么n即为下一刻的未来状态，0至n-1为先前的过去状态。马尔可夫链可以是静止的，因此与过程中的初始状态无关。
隐马尔可夫模型最详细讲解 HMM(Hidden Markov Model)
weixin_42175217的博客
04-10 4万+
最近有一个作业要手撸HMM，找了很多资料，这篇文章属写的最好的，故转载过来。 另如果觉得文章看起来比较费力，还可以配合下面两个视频下饭。 https://www.bilibili.com/video/BV1BW411P7gV 悉尼科大徐亦达 https://www.bilibili.com/video/BV1MW41167Rf shuhuai大神 如果是喜欢看书的，请参考李航老师《...
bat 2018自然语言处理校园招聘的要求
和而不流
08-11 9256
寻找了多家国内主要IT公司有关NLP的2018校园招聘，于大家分享。另外查漏补缺，看看自己缺乏那些方面的经验和技术。 下面直接放结论，没时间的可以只看总结： 总结： 主要在以下几个方面有要求，打勾的次数反应了热度： 1.自然语言处理相关的具体操作：分词、语义、句意、对话、机器翻译、自动问答等√√√√√ 2.经典的机器学习算法、竞赛经历√√√ 3.多线程、网络编程、分布式编程√ 4
通过hmmlearn学习使用HMM隐马尔科夫模型
u011311291的博客
12-05 2万+
一.了解隐马可夫模型(HMM) 具体可参考https://www.zhihu.com/question/20962240，讲得很通俗易懂二.HMM主要解决的三个问题。 假设隐藏状态序列和观测状态序列分别使用Z和X表示，则解决的3个问题可表示为: 1.解码问题：已知模型参数和X，估计最可能的Z；维特比算法 2.概率问题：已知模型参数和X，估计X出现的概率；向前-向后算法 3.学习问题：仅给出
【机器学习】隐马尔科夫模型（下）——学习算法和预测算法
qq_44943613的博客
04-20 270
【机器学习】隐马尔科夫模型（下）——学习算法和预测算法
机器学习-概率图模型-思维导图
DevilXiao
03-26 547
点击进入：机器学习系列目录 其后附有清晰的pdf版本下载链接哦。 整理不易，如果您觉得有用的话，请点个赞吧????
HMM--隐马尔可夫链的学习小结
weixin_42984268的博客
03-27 410
参考链接：https://www.cnblogs.com/lijieqiong/p/5158198.html 参考链接：https://www.cnblogs.com/skyme/p/4651331.html 先简单回顾一下马尔可夫链的含义——即在一个状态序列中，当前状态只与其前一个状态有关。 而隐马尔可夫链则是多了一个隐含状态。每一个隐含状态会产生一个可见状态，这个过程的概率称为输出概率。从一个...
机器学习中的隐马尔科夫模型（HMM）详解
热门推荐
白马负金羁
05-01 7万+
本文介绍机器学习中非常重要的隐马尔可夫模型（HMM，Hidden Markov Model），它也是一种PGM。更准确地说，HMM是一种特殊的贝叶斯网络。HMM在自然语言处理、计算机视觉，以及语言识别方面都有重要应用。
周志华机器学习思维导图
最新发布
01-08
### 周志华《机器学习》思维导图概述 周志华所著的《机器学习》一书中，通过详细的章节划分涵盖了广泛的机器学习主题。为了帮助读者更好地理解这些复杂的内容，许多学者和爱好者创建了基于此书的思维导图来辅助理解和记忆。 #### 主要章节结构 - **绪论** - 定义与范围 - 学习类型及其特点[^1] - **模型评估与选择** - 性能度量方法 - 比较检验技术 - 实验设计原则[^3] - **线性模型** - 基本形式及变体 - 正规方程求解路径 - 线性回归案例分析 - **决策树** - ID3, C4.5 和 CART算法介绍 - 属性选择衡量标准 - 过拟合处理策略 - **神经网络** - 多层感知机架构解析 - 反向传播训练机制 - BP算法优化技巧 - **支持向量机** - SVM核心思想阐述 - 核函数作用说明 - 序列最小最优化(SMO)实现细节 - **贝叶斯分类器** - 贝叶斯定理应用背景 - Naive Bayes假设条件 - 参数估计方式探讨 - **集成学习** - Bagging, Boosting区别对比 - Random Forest工作流程描述 - AdaBoost.MH改进之处 - **聚类** - K-means++初始化方案 - DBSCAN密度可达定义 - HAC层次聚类构建过程 - **降维与度量学习** - PCA主成分分析原理 - LLE局部线性嵌入特性 - MDS多维尺度变换应用场景 - **特征选择与稀疏表示** - Filter, Wrapper, Embedded三种模式优劣评析 - **计算学习理论** - PAC可学习性的严格证明 - VC维数概念引入意义 - Rademacher复杂度测量指标解读 - **半监督学习** - SSL问题设定场景 - Co-training协同训练范式 - Graph-based graph拉普拉斯正则项设置依据 - **概率图模型** - Bayesian Network贝叶斯网拓扑结构 - Markov Chain马尔科夫链转移矩阵性质 - CN2归纳推理准则 - RIPPER反绎程序生成逻辑 - AQ系列算法演变历程 - **强化学习** - Q-learning更新法则推导 - SARSA同轨策略迭代公式 - DQN深度Q网络创新贡献 ```mermaid graph TD; A[周志华《机器学习》] --> B(绪论); A --> C(模型评估与选择); A --> D(线性模型); A --> E(决策树); A --> F(神经网络); A --> G(支持向量机); A --> H(贝叶斯分类器); A --> I(集成学习); A --> J(聚类); A --> K(降维与度量学习); A --> L(特征选择与稀疏表示); A --> M(计算学习理论); A --> N(半监督学习); A --> O(概率图模型); A --> P(规则学习); A --> Q(强化学习); ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值