这一部分是个坑,应该对绝大多数菜鸡晕头转向的部分,因为有来自物理学界的问候. Deep learning:十九(RBM简单理解) Deep learning:十八(关于随机采样)    采样方法 [Bayes] runif: Inversion Sampling [Bayes] dchisq: Metropolis-Hastings Algorithm [Bayes] Metroplis Algorithm --> Gibbs Sampling 能量传播 纵观大部分介绍RBM的paper,都会提…

深度学习课程笔记(二)Classification: Probility Generative Model  2017.10.05 相关材料来自:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_MLDS17.html 本节主要讲解分类问题: classification 问题最常见的形式,就是给定一个输入,我们去学习一个函数,使得该函数,可以输出一个东西(label).如下所示: 其实好多其他的问题,都是分类问题演化而来,都可以通过分类问题来解决,如:物体…

没有完全看懂,以后再看,特别是hmm,CRF那里,以及生成模型产生的数据是序列还是一个值,hmm应该是序列,和图像的关系是什么. [摘要]    - 生成模型(Generative Model) :无穷样本==>概率密度模型 = 产生模型==>预测    - 判别模型(Discriminative Model):有限样本==>判别函数 = 预测模型==>预测 [简介]简单的说,假设o是观察值,q是模型.如果对P(o|q)建模,就是Generative模型.其基本思想是首先建立样本的…

  [摘要]    - 生成模型(Generative Model) :无穷样本==>概率密度模型 = 产生模型==>预测    - 判别模型(Discriminative Model):有限样本==>判别函数 = 预测模型==>预测 [简介]简单的说,假设o是观察值,q是模型.如果对P(o|q)建模,就是Generative模型.其基本思想是首先建立样本的概率密度模型,再利用模型进行推理预测.要求已知样本无穷或尽可能的大限制.这种方法一般建立在统计力学和bayes理论的基础之上.…

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分为生成方法(generative approach)和判别方法(discriminative approach).所学到的模型分别为生成模型(generative model)和判别模型(discriminative model). 决策函数和条件概率分布 决策函数Y=f(X) 决策函数Y=f(X…

  概率图分为有向图(bayesian network)与无向图(markov random filed).在概率图上可以建立生成模型或判别模型.有向图多为生成模型,无向图多为判别模型. 判别模型(Discriminative Model),又可以称为条件模型,或条件概率模型.估计的是条件概率分布(conditional distribution),p(class|context).利用正负例和分类标签,主要关心判别模型的边缘分布.其目标函数直接对应于分类准确率. (判别模型多数放在分类) 主要…

学习音乐自动标注过程中设计了有关分类型模型和生成型模型的东西,特地查了相关资料,在这里汇总. http://blog.sina.com.cn/s/blog_a18c98e50101058u.html 新宇教你机器学习之 Generative vs discriminative models 在机器学习中,经常会提到Generative model 和Discriminative model.这是什么意思呢? Classification是Machine learning里面的一个问题. 就是说当…

In this post, we are going to compare the two types of machine learning models-generative model and discriminative model-, whose underlying ideas are quite different. Also, a typical generative classification algorithm called Gaussian Discriminant An…

13 A Data-Driven Graph Generative Model for Temporal Interaction Networks link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10272483&hl=zh-TW&sa=X&ei=HCmOYrzrJ8nFywSFg47QCw&scisig=AAGBfm08x5PFAPPWh_nl6CoU…

1.摘要: 组推荐的一个挑战性问题:因为不同组的成员就有不同的偏好,如何平衡这些组员的偏好是一个难以解决的问题. 在本文中,作者提出了一个COM的概率模型来建立组活动生成过程. 直觉上: 一个组中的用户可能有不同的影响,在不同主题影响力不同,如对看电影有权威的用户在音乐上影响力可能低. 群体中的用户可能作为组员的表现和作为独立个体表现不一样. COM基于这些直觉,融合组成员之间的偏好成为组偏好来进行推荐. 2.介绍 传统的组推荐主要分为基于memory和基于model两类,这两类都忽略了组成员之…