EM算法学习资料备忘

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EM算法学习资料备忘

将学习EM算法过程中看到的好的资料汇总在这里,供以后查询.也供大家參考. 1. 这是我学习EM算法最先看的优秀的入门文章,讲的比較通俗易懂,并且举了样例来说明当中的原理.不错! http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620 还有这个,跟上一篇几乎相同,略微有些深入.说明了EM过程收敛的原因. http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html 另外,这篇文章中…

JavaScript 教程学习进度备忘(二)

备忘:之前,只将“JS 教程”学习完毕,这篇记录:“JS HTML DOM ”.“JS 对象”.“JS Window”.“JS 库” 书签:跳过:另外跳过的内容有待跟进 __________________ 学习资源:W3School. _________________ 跳过的内容: 1. “JS 正则表达式”跳过“RegExp 对象参考手册”链接 ______________ 知识点: 1.JavaScript中小数的计算方法: document.write("<p>可分别乘以…

Expectation maximization - EM算法学习总结

原创博客,转载请注明出处 Leavingseason http://www.cnblogs.com/sylvanas2012/p/5053798.html EM框架是一种求解最大似然概率估计的方法.往往用在存在隐藏变量的问题上.我这里特意用"框架"来称呼它,是因为EM算法不像一些常见的机器学习算法例如logistic regression, decision tree,只要把数据的输入输出格式固定了,直接调用工具包就可以使用.可以概括为一个两步骤的框架: E-step:估计隐藏变量的概…

EM算法学习笔记

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/gufeiyang 首先考虑这么一个问题.操场东边有100个男生,他们的身高符合高斯分布.操场西边有100个女生,她们的身高也符合高斯分布. 如果告诉了男生的身高,我们很容易用极大似然估计求出正态分布的参数. 同理,给出了女生的身高,我们也很容易得到高斯分布的参数. 接下来事情发生了, 男生跑入女生队伍中, 然后统计了200个人的身高,但是却不知道每个身高是男的还是女生的. 这样的话就很纠结了. 如果我们要是知道了每个人的性别改多好…

NLP | 算法学习资料整理

UPDATE TIME: 2019-12-12 17:06:32 NLP: 对话系统: [ ] https://www.cnblogs.com/jiangxinyang/p/10789512.html 任务型对话英文数据集: github [最全任务型对话数据集]主要介绍了一份任务型对话数据集大全,这份数据集大全涵盖了到目前在任务型对话领域的所有常用数据集的主要信息.此外,为了帮助研究者更好的把握领域进展的脉络,我们以Leaderboard的形式给出了几个数据集上的State-of-the-ar…

ArcGIS API Reference & Flex API samples学习进度备忘

书签:跳过:另外跳过的内容有待跟进 __________________学习资源: 1.http://help.arcgis.com/en/webapi/flex/apiref/index.html (对应老版本,可用,相比吉林天地图,这里多了“View the examples”) 2.https://developers.arcgis.com/en/flex/api-reference/(最新版) 3.site:gis.jl.gov.cn/ (可搜索中文,有部分知识点) 4.https://…