PRML 第二章 高斯分布

最新推荐文章于 2021-05-02 23:17:29 发布
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分类专栏： 机器学习
作者表示当前部分内容因数学功力不足看不懂，先占位，后续会回来补充相关内容。

这一部分完全看不懂，数学功力不够，先占个位子，以后回来再补上。

PRML Charpter 2 Probability Distribution 2.3.5 Sequential estimation讲义摘要
u012630291的专栏
03-11 835
2.3.4和2.3.5节分别介绍了求解高斯分布的最大似然估计的两种方法， 2.3.4节是先给出似然函数，然后求似然函数最大值。2.3.5节介绍了一种序列化估计方法。 序列化估计的思想是根据已有数据得出一个估计，等有新的数据之后，再用新数据对上一步估计结果进行修正，得到新的估计值。 这种方法在一些在线应用，或数据比较大的情况下，用批处理的方法不能处理完所有数据情况下，经常使用。 这里介绍了一种通
二维 均值方差高斯分布图 python_PRML笔记 第二章 (多维)高斯分布
weixin_39930276的博客
11-20 1527
2.3 高斯分布高斯分布，也叫正态分布，是广泛应用在连续性变量中的分布。它的形式是 而高维（多变量）正态分布的形式是 其中Σ表示协方差矩阵不论是单变量还是多变量的情况，正态分布均为使熵最大的分布满足一定条件时，一系列随机变量的和的分布将随着随机变量数目的增多趋近于正态分布（中心极限定理）（实际情况中这种趋势非常迅速）想学好正态分布（尤其是多元）得对矩阵操作非常熟悉（说明线性代数是多么重要），不过...
PRML第二章
就很秃然
04-13 2049
2 概率分布 本章学习各种特殊的概率分布。讨论的概率分布的一个作用：在有限观测下，对 p(x) 进行建模-----密度估计（假设每次取样都是独立同分布的）。 我们用离散随机变量的二项分布和多项式分布，连续随机变量的高斯分布的参数估计。 引入两种观点： 频率派计算似然函数之类的确定参数。 贝叶斯派引入参数的先验，来计算后验。 还有个重要的概念：共轭先验：后验概率和先验概率分布的函数形式相同。 也会介绍非参数密度估计的方法。 2.1 二元变量 1.一个二元随机变量，即x只能取0或1。取...
PRML读书笔记（第二章）
m0_37567511的博客
04-11 497
2018/4/111.共轭先验：后验概率分布（正比于先验和似然函数的乘积）拥有与先验分布相同的函数形式（比如都是高斯分布）。这个性质被叫做共轭性（Conjugacy），这时先验分布就称为共轭先验；2.我们可以观察似然函数的形式，找到一个正比与似然函数的函数式，将其作为先验概率分布，这样后验概率分布就会与先验概率分布有着相同的函数形式，具有共轭性；...
PRML读书笔记 第二章
weixin_33940102的博客
03-04 228
int main() { } 这一章主要讲概率分布 分为二元 多元 高斯 以及先验分布 beta 狄利克雷分布 最后将这些分布统一到指数簇家族一类中 概率分布分为两个经典学派，频率学派和贝叶斯学派。 频率学派关注数据，认为数据是不会说谎的，一切以数据为中心，采用最大似然函数来求取data 的概率。而贝叶斯学派则认为数据是不完全准确的，有些是数据的测量误差，有些是无法避免的仪器误差，或者说测量时有其...
PRML第二章笔记
yeal
12-11 5103
PRML 概率分布
PRML读书会第二章 Probability Distributions(贝塔-二项式、狄利克雷-多项式共轭、高斯分布、指数族等)
Nietzsche2015的专栏
02-03 4939
第二章Probability Distributions的贝塔-二项式、狄利克雷-多项式共轭、高斯分布、指数族等很基础也很重要。
PRML第11章PPT
04-29
标题“PRML第11章PPT”指的是《模式识别与机器学习》（Pattern Recognition and Machine Learning）一书第11章的演示文稿。这本书由C.M. Bishop撰写，是机器学习领域的经典之作。从给定的文件信息来看，这一章节主要...
PRML第三章3.3贝叶斯线性回归
jeak2015的博客
08-27 2280
贝叶斯线性回归 3.3.1参数分布 关于线性拟合的贝叶斯方法。引入模型参数W的先验分布(噪声精度β被当做常数)。first，由前面公式定义的似然函数p(t|w)是w的二次函数的指数形式。w对应的共轭先验是高斯分布： 均值为m0，协方差为S0。 接着计算后验分布，正比于似然函数与先验分布的乘积。上面得知w的共轭先验是高斯分布，所以后验分布也是高斯分布。通过对指数项配平方，然后使用归一...
PRML读书笔记——概率分布
GZGlenn的博客
04-21 2093
本章主要介绍各种概率分布，包括伯努利分布、Beta分布、狄利克雷分布、高斯分布（重点）、指数族分布和非参数化方法估计的概率分布等
prml读书笔记
06-03
PRML笔记-Notes on Pattern Recognition and Machine Learning、PRML读书会合集打印版和个人prml读书报告
机器学习-概率分布(PRML 第二章总结)
CrazySona的专栏
02-16 1572
概率分布概率分布 离散变量 1伯努利分布 2二项分布 3多项式分布 连续变量 1 beta分布 2 狄利克雷分布 3 高斯分布 极大似然估计 最大后验估计 贝叶斯估计 1.离散变量1.1伯努利分布伯努利分布，进行一次伯努利实验，如投掷一次硬币，x=1x=1代表正面，其概率为μ\mu，x=0x=0代表反面，其概率为1−μ1-\mu。 p(x|μ)=ux(1−u)1−xp(x|\mu)=u^x(1-u
PRML第二章笔记(对二项分布，多项式分布，高斯分布在机器学习中的认识)
qq_37959202的博客
03-12 875
在看PRML的第二章Probability Distributions ，其中介绍了二元变量，多元变量，
prml读书笔记-第二章
LZY7977的博客
12-13 561
多元正太分布： 条件高斯分布和边缘高斯分布的公式： 给定x的边缘分布和y在x条件下的条件分布，可以求得
PRML笔记 第二章概率分布
u012313437的专栏
10-24 1026
2.1二元变量 首先，我们考虑一个二元随机变量x （0,1）。例如， x可能描述了扔硬币的结果， x = 1表示硬币为正面， x = 0表示反面。我们可以假设由一个损坏的硬币，这枚硬币正面朝上的概率未必等于反面的概率。x=1的概率被记为μ，因此 x的概率分布可以写为  ：    这被称为伯努利分布（Bernoulli distribution），其方差与均值为： 假设我们现在有数据集D...
PRML 第二章 二项分布
大厨也爱搞研究的博客
05-31 611
最近在啃PRML这本书，打算把它好好看几篇。今天就先从概率分布中最简单的二项分布开始。 2.1 伯努利分布   有一个硬币，其正面朝上的概率（x = 1）记作参数µ，因此: f(x = 1 | µ) = µ,f(x = 0 | µ) = 1 − µ.x的概率分布因此可以写成：这被叫做伯努利分布（ Bernoulli distribution).      1.伯努利分
PRML 第二章 狄利克雷分布
大厨也爱搞研究的博客
06-06 1562
狄利克雷分布的引入 Beta分布是二项式分布的共轭先验分布，狄利克雷分布是多项分布的共轭先验分布。 Dirichlet分布可以看做是分布之上的分布。如何理解这句话，我们可以先举个例子：假设我们有一个骰子，其有六面，分别为{1,2,3,4,5,6}。现在我们做了10000次投掷的实验，得到的实验结果是六面分别出现了{2000,2000,2000,2000,1000,1000}次，如果用每一面出现的次
【PRML 学习笔记】第二章 - 概率分布 (Probability Distributions)
lucius-liu.cn
05-02 902
二、概率分布 (Probability Distributions) 参数方法 (Parametric method)： 预先假设数据服从一个特定的分布 非参数方法 (Nonparametric method)： 数据的分布依赖于数据集的大小，且仅有控制模型复杂度的参数 共轭先验 (Conjugate prior)： 使后验分布具有与先验分布相同的函数形式，进而简化贝叶斯分析 2.1 二元变量 (Binary Variables) 伯努利分布： 概率质量函数： p(x)={pif x
PRML 第二章 多项式分布
大厨也爱搞研究的博客
06-05 1874
1.多项分布的一次事件 随机变量X有三种取值x1，x2，x3，那么用一个三维向量表示多项式的取值就是{1,0,0}，{0,1,0}，{0,0,1}分别代表选中x1，x2，x3，即必须选中一个，同时只能选一个。如果用μk表示xk=1时的概率，那么对于随机变量x的取值的概率分布可以表示为： 上面所讲的这些其实只是多项分布的一次事件（或一次观察），如果有N多次观察，那么就需要用多项分布来描述了。就
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