贝叶斯网络 em算法

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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
技术小能手 7年前 7716

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络 0 引言 事实上，介绍贝叶斯定理、贝叶斯方法、贝叶斯推断的资料、书籍不少，比如《数理统计学简史》，以及《统计决策论及贝叶斯分析 James O.Berger著》等等，然介绍贝叶斯网络的中文资料则非常少，中文书籍总共也没几本，有的多
yabmarlboro 7年前 2335

机器学习算法集锦：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

选自static.coggle.it 机器之心编译 在我们日常生活中所用到的推荐系统、智能图片美化应用和聊天机器人等应用中，各种各样的机器学习和数据处理算法正尽职尽责地发挥着自己的功效。本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别，还为每一个类别列出了一些实际的算
沉默术士 7年前 3174

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
技术小能手 6年前 1421

机器学习常用算法盘点

在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式或功能分类。在阅读完本文以后，你将会对监督学习中最受欢迎的机器学习算法，以及它们彼此之间的关系有一
技术小胖子 7年前 1867

成为顶尖算法专家需要知道哪些算法？

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【方向】 6年前 2684

24K金纯干货：从贝叶斯到深度学习及各自优缺点

本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别，还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。 目录 正则化算法（Regularization Algorithms） 集成算法（Ensemble Algorithms） 决策树算法（Decisio
行者武松 6年前 1658

【干货】机器学习常用 35 大算法盘点（附思维导图）

在本文中，我将提供两种分类机器学习算法的方法。一是根据学习方式分类，二是根据类似的形式或功能分类。这两种方法都很有用，不过，本文将侧重后者，也就是根据类似的形式或功能分类。在阅读完本文以后，你将会对监督学习中最受欢迎的机器学习算法，以及它们彼此之间的关系有一
知与谁同 7年前 3753

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