Monster_Satan的博客

原创 GBDT

原创 EM算法

EM算法解释，看了许多关于EM算法的说明，本文对与EM算法进行了一个总结。本文思路主要包含两种，其中一种的李航博士关于统计学习方法的思路，但是在阅读过程中发现李航博士的思路不够清晰明确，个人觉得推导也存在问题。因此没有进行详细的说明。

原创 隐马尔科夫模型（二）

问题举例假设我们有3个盒子，每个盒子里都有红色和白色两种球，这三个盒子里球的数量分别是： 盒子 1 2 3 红球数 5 4 7 白球数 5 6 3 按照下面的方法从盒子里抽球，开始的时候，从第一个盒子抽球的概率是0.2，从第二个盒子抽球的概率是0.4，从第三个盒子抽球的概率是0.4。以这个概率抽一次球后，将球放回。然后从当前盒子转移到下一个盒子进行抽

原创 隐马尔科夫模型（一）

隐马尔科夫模型简介隐马尔可夫模型与贝叶斯信念相似。其用于在给定当前知识或信息的情况下，观察对象过去的历史状态对于预测将来是无关的。也可以说，在观察一个系统变化的时候，它下一个状态（第n+1个状态）如何的概率只需要观察和统计当前状态（第n个状态）即可以正确得出。举例说明 3种骰子和掷骰子可能产生的结果如图所示。 先随机选择一个骰子，然后再用它掷出一个数字，可能得到这么一串数字（掷骰子10次）

原创 最大似然函数

似然函数似然函数在给定参数的条件下就是观测到一组数据概率密度函数（连续分布）或概率聚集函数（离散分布）在统计学中，似然函数（likelihood function，通常简写为likelihood，似然）是一个非常重要的内容，在非正式场合似然和概率（Probability）几乎是一对同义词，但是在统计学中似然和概率却是两个不同的概念。概率是在特定环境下某件事情发生的可能性，也就是结果没有产生之前依据环