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介绍朴素贝叶斯分类器的文章已经很多了。本文的目的是通过基本概念和微小实例的复述，巩固对于朴素贝叶斯分类器的理解。一 朴素贝叶斯分类器基础回顾        朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定义，特别适用于输入数据维数较高的情况。虽然朴素贝叶斯分类器很简单，但是它确经常比一些复杂的方法表现还好。

通过上一篇文章的介绍，我们已经基本了解了：Factor是组成PGM模型的基本要素；Factor之间的运算和推理是构建高维复杂PGM模型的基础。那么接下来，我们将重点理解，Factor之间的推理（Reasoning Patterns）。Factor之间的推理分为以下几类：1. Causal Reasoning ， 因果推理；2. Evidential Reasoning，证据推理；3

一 问题来源：看PRML第二章时遇到的。二 问题描述：PRML第68页说：“We shall see that an import role is played by conjugate priors, that lead to posterior distributions having the same functional form as the prior , and that

通用的算法库有：DSPLIB、IMGLIB针对图像具体应用的库有：VLIB、VICP Signal Processing Library数学运算库有：IQMath、fastRTS、fastMath详见：DSP算法库介绍：http://processors.wiki.ti.com/index.php/Software_librariesVICPLIB FAQ： http:

一.基本的Bayes'Rule基本贝叶斯定理贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率（或边缘概率）的一则定理。其中P(A|B)是在B发生的情况下A发生的可能性。在贝叶斯定理中，每个名词都有约定俗成的名称：P(A)是A的先验概率或边缘概率。之所以称为"先验"是因为它不考虑任何B方面的因素。P(A|B)是已知B发生后A的条件概率，也由

--来自肉麻的开题报告以经典BoW模型实现一个图像检索的方法，BoW检索的一般流程如图2所示：图2  BoW检索流程最初的BoW在图像检索中应用的流程主要分为以下几步：1、特征提取。在训练阶段，将图像用很多“块”（patch）表示，以SIFT特征为例，图像中每个关键点就是一个patch，每一个patch特征向量的维数128。2、字典构建。假设共有M幅训练图像，字

一.Beta分布与Dirichilet分布简述beta分布是关于x∈[0,1]的概率密度，表示x取值的概率，它包含了2个参数：α和β。数学形式如下：Beta(α,β): prob(x|α,β) = [x^(α-1)*(1-x)^(β-1)] / B(α,β)，其中Beta函数B(α,β)是x^(α-1)*(1-x)^(β-1)在[0,1]上的积分，是一个规范化因子，使得 prob(x|

此文为David M. Blei所写的《Introduction to Probabilistic Topic Models》的译文，供大家参考。摘要：概率主题模型是一系列旨在发现隐藏在大规模文档中的主题结构的算法。本文首先回顾了这一领域的主要思想，接着调研了当前的研究水平，最后展望某些有所希望的方向。从最简单的主题模型——潜在狄立克雷分配（Latent Dirichlet Allocat

一 模型含义With plate notation, the dependencies among the many variables can be captured concisely. The boxes are “plates” representing replicates. The outer plate represents documents, while the

HMMs(隐马尔科夫模型):状态序列不能直接被观测到(hidden)；每一个观测被认为是状态序列的随机函数；状态转移矩阵是随机函数，根据转移概率矩阵来改变状态。HMMs与MRF的区别是只包含标号场变量，不包括观测场变量。MRF(马尔科夫随机场)将图像模拟成一个随机变量组成的网格。其中的每一个变量具有明确的对由其自身之外的随机变量组成的近邻的依赖性(马尔科夫性)。

一 废话周末完成基础知识：二项分布，多项式分布，Dirichlet 分布以及原始LDA模型的学习；Gibbs采样的基础知识在之前看过了，简而言之就是以MCMC那套思想走的。下了个GibbsLDA++的代码，内部的LDA实现还没看，暂时准备先做做字典，在使用中理解。二 GibbsLDA++使用笔记1.下载地址：这里2.编译：       Untar and unzip Gibbs

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