概率论与数理统计基础<1>:随机事件与随机变量

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概率论与数理统计基础<1>:随机事件与随机变量

Part1. 随机事件 1-1.随机试验随机试验:可以在相同条件下重复进行,每次试验的结果不止一个,事先知道所有可能的结果但不确定是哪一个的试验. 举例:重复的抛出一枚均匀的硬币就是一个随机试验,事先知道它的结果,但是不知道究竟是正面还是反面. 1-2.随机事件定义1:随机试验可能的结果,称为样本空间,它的子集就叫做随机事件. 定义2:在一定条件下,可能发生也可能不发生的事件叫做随机事件. 举例:抛出硬币后可能正面落地,可能反面落地,那么"抛出硬币后正面落地"就是一个随机事件,它可…

朴素贝叶斯（naive bayes）算法及实现

处女文献给我最喜欢的算法了 ⊙▽⊙ ---------------------------------------------------我是机智的分割线---------------------------------------------------- [important] 阅读之前你需要了解:1.概率论与数理统计基础 2.基本的模式识别概念 [begin] 贝叶斯决策论是模式分类问题最基础的概念,其中朴素贝叶斯更是由于其简洁成为学习模式分类问题的基础. 朴素贝叶斯的理论基础:源于概率论…

模式识别之贝叶斯---朴素贝叶斯（naive bayes）算法及实现

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自然语言处理(NLP) - 数学基础(3) - 概率论基本概念与随机事件

好像所有讲概率论的文章\视频都离不开抛骰子或抛硬币这两个例子, 因为抛骰子的确是概率论产生的基础, 赌徒们为了赢钱就不在乎上帝了才导致概率论能突破宗教的绞杀, 所以我们这里也以抛骰子和抛硬币这两个例子. 我们先来过一遍基本概念: 随机试验. 在抛骰子的过程中,我们注意到,在相同条件下,我们每一次抛骰子的时候,我们无法得知骰子最后静止时,骰子的哪一面向上,但是我们通过不断的抛骰子的过程中发现,结果无非是1,2,3,4,5,6六个点之一.随机试验: 1. 试验可以在相同条件下重复地进行. 2. 试验…

HMM隐马尔可夫模型来龙去脉（一）

目录隐马尔可夫模型HMM学习导航一.认识贝叶斯网络 1.概念原理介绍 2.举例解析二.马尔可夫模型 1.概念原理介绍 2.举例解析三.隐马尔可夫模型 1.概念原理介绍 2.举例解析四.隐马尔可夫模型简单实现五.完整代码六.结语隐马尔可夫模型HMM学习导航 NLP学习记录,这一章从概率图模型开始,学习常见的图模型具体的原理以及实现算法,包括了有向图模型:贝叶斯网络(BN).(隐)马尔可夫模型(MM/HMM),无向图模型:马尔可夫网络(MN).条件随机场(CRF).学习前提条件需要一…

PLSA及EM算法

前言:本文主要介绍PLSA及EM算法,首先给出LSA(隐性语义分析)的早期方法SVD,然后引入基于概率的PLSA模型,其参数学习采用EM算法.接着我们分析如何运用EM算法估计一个简单的mixture unigram 语言模型和混合高斯模型GMM的参数,最后总结EM算法的一般形式及运用关键点.对于改进PLSA,引入hyperparameter的LDA模型及其Gibbs Sampling参数估计方法放在本系列后面的文章LDA及Gibbs Samping介绍. 1 LSA and SVD LSA(隐性…