七月算法-12月机器学习--第十七次课笔记-隐马尔科夫模型HMM 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 隐马尔科夫模型 三个部分:概率计算,参数估计,模型预测 1,HMM定义 HMM由初始概率分布π.状态转移概率分布A以及观测概率分布B确定. Eg:以中文分词为例子 隐状态为="2",是不是终止字,是/否?(Y/N)即是不是最后一个字. A矩阵:第一个:当前是终止字,下一个也是终止字的概率 B是当前的隐状态是终止词,

七月算法--12月机器学习在线班-第三次课笔记—矩阵和线性代数 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记 http://www.julyedu.com

七月算法--12月机器学习在线班-第五次课笔记—回归 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记 http://www.julyedu.com

七月算法--12月机器学习在线班-第一次课笔记—微积分与概率论 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记 http://www.julyedu.com

七月算法--12月机器学习在线班-第六次课笔记—梯度下降和拟牛顿 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记 http://www.julyedu.com

七月算法--12月机器学习在线班-第四次课笔记—凸优化 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记 http://www.julyedu.com

七月算法--12月机器学习在线班-第七次课笔记—最大熵 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记 http://www.julyedu.com

七月算法-12月机器学习在线班--第十八次课笔记-条件随机场CRF 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 1,对数线性模型 一个事件的几率odds,是指该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值. 1.1对数线性模型的一般形式 令x为某样本,y是x的可能标记,将Logistic/ Softmax回归的特征 记做 特征函数的选择:eg: 自然语言处理 1, 特征函数几乎可任意选择,甚至特征函数间重叠: 2, 每个特征之和当前的词

七月算法--12月机器学习在线班-第十一次课笔记-随机森林和提升 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com ? 随机森林:多棵树,对当前节点做划分是最重要的 1,决策树 决策树学习采用的是自顶向下的递归方法,其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树 叶子节点处的熵值为零,此时每个叶节点中的实例都属于同一类. ? 下面的重点是选择什么样的熵值下降最快 1.2, 决策树的生成算法: 建立决策树的关键,即在当前状态下选择哪个属

七月算法-12月机器学习--第十六次课笔记—采样和变分 七月算法(julyedu.com)12月机器学习在线班学习笔记http://www.julyedu.com 第一部分 采样 引言 为什么要研究采样? 根据采样结果估算分布的参数,完成参数学习. 前提:模型已经存在,但参数未知: 方法:通过采样的方式,获得一定数量的样本,从而学习该系统的参数. 1 采样算法 现需要对概率密度函数f(x)的参数进行估计,若已知的某概率密度函数g(x)容易采样获得其样本,可以如何估计f(x)的参数? g(x)很容