最大期望算法有什么用

  • 最大期望算法 Expectation Maximization概念

    在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl)。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Cluster...

    文章 松伯 2015-12-27 971浏览量

  • EM算法——有隐含变量时,极大似然用梯度法搞不定只好来猜隐含变量期望值求max值了

    摘自:https://www.zhihu.com/question/27976634 简单说一下为什么要用EM算法 现在一个班里有50个男生,50个女生,且男生站左,女生站右。我们假定男生的身高服从正态分布 ,女生的身高则服从另一个正态分布:  。这时候我们可以用极大似然法(MLE),分别通过...

    文章 桃子红了呐 2017-11-15 949浏览量

  • 自学人工智能:3-0 算法

    多年前听到“算法”这个词,觉得很深奥,自己这智商肯定玩不转,没想到现在写起标题为算法的文章。 初识 今天浏览了不少前辈们关于算法的理解,更新了自己过去对编程的认识:过去写代码是想到什么/想实现什么功能,一步步去写,这只能称得上是码农吧;而真正开始认识到算法,方才接触到编程的灵魂。 人工智能之机器学...

    文章 冯建 2018-02-23 16123浏览量

  • 机器学习温和指南

    【编者按】机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面,更多的初学者开始进入了这个领域。在这篇文章中,机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&CEO; Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念,应用程序和挑战,旨在让读者能够继续探寻机器学习知识。...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1218浏览量

  • 成为顶尖算法专家需要知道哪些算法?

      机器学习算法简介 有两种方法可以对你现在遇到的所有机器学习算法进行分类。 第一种算法分组是学习风格的。 第二种算法分组是通过形式或功能相似。 通常,这两种方法都能概括全部的算法。但是,我们将重点关注通过相似性对算法进行分组。 通过学习风格分组的机器学习算法 算法可以通过不同的方式对问题进...

    文章 【方向】 2018-10-11 2054浏览量

  • 一张地图带你玩转机器学习

    [ 导读 ]很多人在学机器学习和深度学习的时候都有一个感受:所学的知识零散、不系统,缺乏整体感,这是普遍存在的一个问题。这篇文章对常用的机器学习和深度学习算法进行了总结,整理出它们之间的关系,以及每种算法的核心点,各种算法之间的比较。由此形成了一张算法地图,以帮助大家更好的理解和记忆这些算法。 下...

    文章 技术小能手 2018-07-22 2546浏览量

  • EM算法的九层境界:​Hinton和Jordan理解的EM算法

    前言 为什么说EM算法是他们强强发力的领域呢? 这里我们讨论Hinton和统计大神Jordan的强强发力的领域。当Bayes网络发展到高级阶段, 概率图模型使得计算成为问题,由此开启了Variational Bayes领域。在“变の贝叶斯”里面, 我们解释了研究Variational Bayes,...

    文章 技术小能手 2017-12-15 6631浏览量

  • 高斯混合模型GMM的C++实现

    单高斯分布模型SGM 高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)两类。类似于聚类,根据高斯概率密度函数(PDF,见公式1)参数的不同,每一个高斯模型可以看作一种类别,输...

    文章 橘子红了呐 2017-11-14 1008浏览量

  • 高斯混合模型GMM的C++实现

    单高斯分布模型SGM 高斯密度函数估计是一种参数化模型。有单高斯模型(Single Gaussian Model, SGM)和高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)两类。类似于聚类,根据高斯概率密度函数(PDF,见公式1)参数的不同,每一个高斯模型可以看作一种类别,输...

    文章 ghost丶桃子 2016-05-20 3844浏览量

  • 为什么说随机最速下降法 (SGD) 是一个很好的方法?

    本文主要介绍 SGD 算法,和两篇分析它逃离鞍点的论文: 我与鬲融,金驰,黄芙蓉写的 Escaping From Saddle Points – Online Stochastic Gradient for Tensor Decomposition, 以及由金驰,鬲融等人写的最新力作:How to...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1071浏览量

  • 快速入门数据结构和算法

    一 前言 1 为什么要学习算法和数据结构? 解决特定问题。 深度优化程序性能的基础。 学习一种思想:如何把现实问题转化为计算机语言表示。 2 业务开发要掌握到程度? 了解常见数据结构和算法,沟通没有障碍。 活学活用:遇到问题时知道要用什么数据结构和算法去优化。 二 数据结构基础 1...

    文章 茶什i 2020-08-12 1335浏览量

  • EM算法

    一. EM算法要解决的问题我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数。 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数。但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数。怎么办呢?这就是EM算法可以派...

    文章 citibank 2018-05-27 1865浏览量

  • Weka算法Classifier-tree-J48源代码分析(一个)基本数据结构和算法

    大约一年,我没有照顾的博客,再次拿起笔不知从何写上,想来想去手从最近使用Weka要正确书写。 Weka为一个Java基础上的机器学习工具。上手简单,并提供图形化界面。提供如分类、聚类、频繁项挖掘等工具。本篇文章主要写一下分类器算法中的J48算法及事实上现。 一、算法 J48是基于C4.5实...

    文章 eddie小英俊 2017-11-15 1357浏览量

  • 《算法导论(原书第3版)》一第1章 算法在计算中的作用 - 1.1 算法

    第1章 算法在计算中的作用 什么是算法?为什么算法值得研究?相对于计算机中使用的其他技术来说算法的作用是什么?本章我们将回答这些问题。 1.1 算法 非形式地说,算法(algorithm)就是任何良定义的计算过程,该过程取某个值或值的集合作为输入并产生某个值或值的集合作为输出。这样算法就是把输入转...

    文章 华章计算机 2017-08-01 1264浏览量

  • EM算法

    这篇文章仅仅只是对这篇博客的总结整理,仅供自己学习之用。可能很多人会疑惑,自己转载就行了,为啥老是自己写。我觉得,不管什么东西,只有自己咀嚼过一遍,才算真的是领悟了。 1、最大似然 假设我们需要调查学校中男女生的身高分布,因为一个个的去调查费时费力,所以我们需要采用抽样的方法。假设随机抽取了100...

    文章 woooow 2018-09-09 1247浏览量

  • C4.5算法

    C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述,每一个元组属于一个互斥的类别中的某一类。C4.5的目标是通过学习,找到一个从属性值到类别的映射关系,并且这个映射能用于对新的类别未知的实体进行分类。 C4.5由J....

    文章 skyme 2016-05-05 1490浏览量

  • 数据科学家需要了解的5大聚类算法

    聚类是一种涉及数据点分组的机器学习技术。给定一个数据点集,则可利用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的组中。理论上,同一组数据点具有相似的性质或(和)特征,不同组数据点具有高度不同的性质或(和)特征。...

    文章 【方向】 2018-02-12 12796浏览量

  • 正考虑用人工智能驱动的营销工具?先克服五个迷思吧

    人工智能做出了大胆的承诺,人们对它能做的事抱有很大的期望。看看这五个迷思(还有它们背后的真相),学习一下人工智能是怎么帮助营销者的。 人工智能和机器学习正风靡世界,包括营销的世界。营销者专用的人工智能驱动的软件平台也越来越流行,但是Forrester的一份报告建议在你跨出这一大步前先观望和学习。 ...

    文章 知与谁同 2017-07-04 1018浏览量

  • 三问(why?what?how?)金融领域的机器学习

    机器学习可能会很有魔力,即使它背后没有魔法。尽管如此,机器学习项目的成功更多地取决于构建高效的基础架构,收集合适的数据集以及应用正确的算法。 机器学习已经在金融服务行业中取得重大进展。让我们看看为什么金融公司可以通过AI和机器学习实现什么解决方案,以及他们如何应用这项技术。 定义 我们可以将机器学...

    文章 【方向】 2018-07-29 2244浏览量

  • 基于动态背包的多场景广告序列投放算法

    1.背景 在电商平台中,在预算约束下优化一段时间的GMV是广告主的核心诉求之一。作为电商平台,从广告主视角如何帮助其实现该诉求是非常重要的问题。 对广告主:一段时间预算约束下的GMV优化帮助广告主实现更多营收和更高的投资回报率(ROI),从而让广告主真正满意; 对平台:消费者和广告主的满意度提升...

    文章 colin_bin 2020-08-11 212浏览量

  • Keras创建者深度思考:不要将AI作为操纵用户的工具

    还记得曾风靡一时的“电脑恐惧症”吗?从上世纪的80、90年代一直到21世纪初,我们都能亲眼目睹这种现象:伴随着PC逐渐进入生活、工作和家庭,很多人对其感到了焦虑和恐惧,以至于去攻击计算机。 即便还是有少数人看到了计算机技术的潜力,看好计算机行业的发展,但是,多数人因为缺乏了解,认为计算机是深不可测...

    文章 技术小能手 2018-04-16 1135浏览量

  • 洪小文独家解读: 直到AI可以自己编程 它才有资格跟 “路人甲” 比智能

    宗仁,李尊,高菲联合编译。 一种普遍被认同的观点是:AI的发展速度会是指数式的,可能现在它看起来还很蠢,但是在你意识到它已经变强之前它就会越过那个“奇点”,迅速超过你,然后将你远远的甩在后面。 后来一些人开始慢慢意识到,奇点论确实有些夸张了。但是AI到底对我们的生活有没有影响?确实是有的,甚至很多...

    文章 青衫无名 2017-08-01 828浏览量

  • 带你读《Python机器学习》之一:机器学习基础

    智能系统与技术丛书点击查看第二章点击查看第三章Python机器学习 赵涓涓 强 彦 主编第1章 机器学习基础 1.1 引论 在本书开篇之前,读者首先需要明白一个问题:机器学习有什么重要性,以至于需要学习这本书呢?那么接下来的两张图片,希望可以帮助大家解决这个首要问题。图1-1所展示的三位学者是当...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-16 1607浏览量

  • 一文学会回溯算法解题技巧

    原文链接 一、前言 上文我们学习了深度优先搜索和广度优先搜索,相信大家对这两者的算法有了比较清楚的认识,值得一提的,深度优先算法用到了回溯的算法思想,这个算法虽然相对比较简单,但很重要,在生产上广泛用在正则表达式,编译原理的语法分析等地方,很多经典的面试题也可以用回溯算法来解决,如八皇后问题,排列...

    文章 迪科斯彻 2020-07-07 225浏览量

  • 干货 | 关于机器学习的知识点,全在这篇文章里了

    作者:尘恋 文章来源:微信公众号 数据派THU [ 导读 ]作者用超过1.2万字的篇幅,总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后,才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你,也能在机器学习上学有所成。 准备 机器学习是什么,人工智能的子类,深度学习的父类。 机器学习:使计算机改...

    文章 初商 2019-08-29 2506浏览量

  • Python机器学习工具:Scikit-Learn介绍与实践

    Scikit-learn 简介 官方的解释很简单: Machine Learning in Python, 用python来玩机器学习。 什么是机器学习 机器学习关注的是:计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于,不需要写任何与问题相关的特定代码,泛型算法就能告诉你一些关于数...

    文章 青衫无名 2018-03-15 4073浏览量

  • 透视Facebook算法帝国 ,我们只是工程思维的螺丝钉

    本文讲的是透视Facebook算法帝国 ,我们只是工程思维的螺丝钉 扎克伯格对黑客的幼稚迷恋从未消失 硅谷所自称的所有价值都是60年代的价值。大型科技公司将自己当做个人解放的平台。人人都有权在社交媒体上表达自己的想法,实现自己的智力潜能和民主潜能,展现自己的个性。如果说电视曾经是一种被动的媒介(p...

    文章 技术小能手 2017-09-22 1524浏览量

  • 给大伙讲讲并发编程里的悲观锁和乐观锁

    思维导图 文章已收录Github精选,欢迎Star:https://github.com/yehongzhi/learningSummary 悲观锁 悲观锁是平时开发中经常用到的一种锁,比如ReentrantLock和synchronized等就是这种思想的体现,它总是假设别的线程在拿线程的时候...

    文章 java技术爱好者 2020-11-29 4浏览量

  • SVM-VC维和结构风险最小化

    支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上。 置信风险: 分类器对 未知样本进行分类,得到的误差。 经验风险: 训练好的分类器,对训练样本重新分类得到的误差。即样本误差 结构风险:置信风险 + 经验风险 结构风险最小化就是为了防止过拟合而提出来的策略,贝叶斯估计中最大...

    文章 武耀文 2017-05-03 711浏览量

  • 排序算法 时间、空间复杂度

    概念 1、时间复杂度     (1)时间频度 一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行...

    文章 神巧合 2016-08-28 1513浏览量

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