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RSS订阅转载 2.2 Multinomial variables多项变量的分布_PRML模式识别与机器学习读书笔记
2.2 Multinomial variables多项变量的分布 考虑多项变量即K个互斥变量(可能取值)，使用1-of-K方式表示为K维向量x，其中某个向量xk=1，且其他向量=0。例如某个变量发生，对应向量为x3，则x3=1 ：xk=1发生的概率为μk，那么x的分布为：这里，且，该分布可以看作是Bernoull...
2014-02-18 10:22:00
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转载 2.1 Binary variables 二元变量分布_PRML模式识别与机器学习读书笔记
Bernouli 分布 单变量x ∈{0, 1} ,x的概率由参数 μ，表示： 统一格式，有： Bernouli 分布，期望与方差： 对于x的观察数据集 ，似然函数是 μ 的函数，假定 xi 之间独立，有： 从频率论角度，我们可以用最大化似然函数的方法(等价于最大化ln函数)来评估 μ 值，似然函数的自然...
2014-02-15 09:49:00
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转载 1.1 Example:Polynomial Curve Fitting 多项式曲线拟合_PRML模式识别与机器学习读书笔记...
从一个回归问题开始：给定一个real-valued input variable \(x\),通过这个observation预测a real-valued target variable \(t\) 。 本节将讨论一个简单的曲线拟合例子，这个例子将贯穿整章用于梳理一些重要的机器学习概念。 training set: \(N\)个obeservations: ...
2013-12-19 23:22:00
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转载 1 Introduction_PRML模式识别与机器学习读书笔记
以手写数字自动识别为例，每个手写数字用\(28*28\) 像素图像显示，这样每个样本可以用一个维数为794的向量\(x\)表示。那么将问题转换为建立一套识别机制，通过输入\(x\) ，识别出数字的真实值，并且输出该值，值的范围是 \(0\ldots9\) 。这是个典型的分类问题，自然的想法是通过一些人工的规则和基于形状的辨别方法，但是由于手写体的变化太多，这种固定的处理模式在现实中效...
2013-12-18 22:07:00
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空空如也
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