隐变量模型(latent variable model)
- 连续隐变量模型(continuous latent model)也常常被称为降维(dimensionality reduction)
- PCA
- Factor Analysis
- ICA
- 连续的情形比离散的情况更有效在信息表示上;
隐变量模型(latent variable model)的更多相关文章
- 含隐变量模型求解——EM算法
1 EM算法的引入1.1 EM算法1.2 EM算法的导出2 EM算法的收敛性3EM算法在高斯混合模型的应用3.1 高斯混合模型Gaussian misture model3.2 GMM中参数估计的EM ...
- LFM隐语义模型Latent Factor Model
实际应用 LFM 模型在实际使用中有一个困难,就是很难实现实时推荐.经典的 LFM 模型每次训练都需要扫描所有的用户行为记录,并且需要在用户行为记录上反复迭代来优化参数,所以每次训练都很耗时,实际应用 ...
- [综]隐马尔可夫模型Hidden Markov Model (HMM)
http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更 ...
- 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)
隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一个重要的机器学习模型.直观地说,它可以解决一类这样的问题:有某样事物存在 ...
- 隐马尔科夫模型(hidden Markov Model)
万事开头难啊,刚开头确实不知道该怎么写才能比较有水平,这篇博客可能会比较长,隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述:1 隐马尔科夫模型的概率计算法 2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型 ...
- Distance Dependent Infinite Latent Feature Model 阅读笔记1
阅读文献:Distance Dependent Infinite Latent Feature Model 作者:Samuel J.Gershman ,Peter I.Frazier ,and Dav ...
- 生成模型(Generative Model)和 判别模型(Discriminative Model)
引入 监督学习的任务就是学习一个模型(或者得到一个目标函数),应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出.这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X),或者条件概率分布P(Y|X). 监督学习方法又可以 ...
- tensorflow变量作用域(variable scope)
举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数.当模型复杂的时候共享变量会无比复杂. 官网给了一个case,当创建两层卷积的过滤器时,每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量,但是我们希望 ...
- 生成模型(Generative Model)与判别模型(Discriminative Model)
摘要: 1.定义 2.常见算法 3.特性 4.优缺点 内容: 1.定义 1.1 生成模型: 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下.它给观测值和标 ...
随机推荐
- usart和uart 的区别
摘自:https://blog.csdn.net/meic51/article/details/7714847 什么是同步和异步 转自https://blog.csdn.net/seashine_ya ...
- SQL基础总结——20150730
SQL SQL 指结构化查询语言 SQL 使我们有能力訪问数据库 SQL 是一种 ANSI(美国国家标准化组织) 的标准计算机语言 SQL 是一门 ANSI 的标准计算机语言.用来訪问和 ...
- [AngualrJS NG-redux] Map State and Dispatchers to Redux
In this lesson, we are going to learn how to map our Angular component directly to our application s ...
- ping localhost 没反应解决方式
今天在搭建导师公司的spark的集群的时候须要有一台机器须要ssh 到自己.可是运行以下两条命令后发现没有反应 ping localhost ping 127.0.0.1 之后问了下别人,发现是/et ...
- 项目中使用Prism框架
Prism框架在项目中使用 回顾 上一篇,我们介绍了关于控件模板的用法,本节我们将继续说明WPF更加实用的内容,在大型的项目中如何使用Prism框架,并给予Prism框架来构建基础的应用框架,并且 ...
- Linux与Windows 10用grub引导教程
前言 去年暑假的时候,写了一篇如何装 Linux 和 Windows 10 双系统的文章发在了简书上,我写这篇文章的原因是当初装双系统确实是折腾了许久,网上也找不到一篇详尽的教程.由于去年对于写教程还 ...
- [Angular2 Router] Guard: CanLoad
'canLoad' guard can decide whether a lazy load module can be loaded or not. @Injectable() export cla ...
- Lucene学习总结之四:Lucene索引过程分析 2014-06-25 14:18 884人阅读 评论(0) 收藏
对于Lucene的索引过程,除了将词(Term)写入倒排表并最终写入Lucene的索引文件外,还包括分词(Analyzer)和合并段(merge segments)的过程,本次不包括这两部分,将在以后 ...
- HDOJ 5001 Walk
概率DP dp[j][d] 表示不经过i点走d步到j的概率, dp[j][d]=sigma ( dp[k][d-1] * Probability ) ans = sigma ( dp[j][D] ) ...
- acdream 1430 SETI 后缀数组+height分组
这题昨天比赛的时候逗了,后缀想不出来,由于n^2的T了,就没往后缀数组想--并且之后解题的人又说用二分套二分来做.然后就更不会了-- 刚才看了题解,唉--原来题讲解n^2的也能够过,然后就--这样了! ...