模式识别学习笔记（7）——期望最大法（EM）
期望最大法（EM）
参考资料：
中国科学院大学硕士课《模式识别》ppt
模式识别学习笔记（7）——期望最大法（EM）相关推荐
- 模式识别学习笔记（1）——基本概念
模式识别学习笔记--绪论 一.从数据集D中产生训练集S和测试集T,主要有以下方法: --hold-out(留出法) --cross-validation(交叉验证法) --bootstrapping( ...
- 模式识别学习笔记（3）——高斯概率密度
概率密度估计方法 参数法:只需将均值和协方差矩阵保存下来,就可知道其分布. 半参数法:GM通过解析求解:期望最大化是极大似然估计的特例,多次迭代才能求得 高斯密度函数 牢记密度函数公式!!! 把协方差 ...
- 模式识别学习笔记（一）模式识别初认识
这是本人第一次写博客,把学到的东西以及自己的理解用类似于学习笔记的形式表达出来.如果有不妥的地方,希望大家指正.谢谢! 一.模式识别的定义 关于模式识别(pattern recognition)的定义 ...
- XY的模式识别学习笔记-最小平方误差准则分类 MSE
最小平方误差准则分类 MSE 最小平方误差准则分类 定义 简单例题及Matlab代码实现 大三数学狗,记录一下学习过程. 最小平方误差准则分类 定义 对线性不可分的样本集,不等式组 a T y i & ...
- 模式识别学习笔记——第2章—2.4 两类错误率、Neyman-Pearson决策与ROC曲线
上一节学习了决策表,这一节我们在只有两类情况的决策表中继续深入研究.假设现在我们有两类状态分别是阳性和阴性.可以绘制出如下的决策表: 截至<模式识别(第三版)>阳性阴性状态与决策的可能性关 ...
- 模式识别学习笔记-lecture2-统计判别1
作为统计判别问题的模式分类 模式识别的目的就是要确定某一个给定的模式样本属于哪一类 输入:被识别对象的特征向量 输出:被识别样本的类别 贝叶斯判别原则 两类模式集的分类 目的:要确定xxx是属于ω1\ ...
- 模式识别学习笔记之——统计决策方法
统计决策方法 1.一个简单的例子引出一些基本概念 假如我手里拿着一枚硬币,让你猜是多少钱的硬币,这其实就可以看作是一个分类决策的问题:你需要从各种可能的硬币中做出一个决策.如果我告诉你这是一枚一角或五 ...
- 模式识别学习笔记——第2章 统计学习方法—2.3最小风险贝叶斯决策
根据场合的不同,我们的决策可能不仅仅是错误率,还有可能是决策错误带来的风险.所谓最小风险贝叶斯决策,就是考虑各种错误造成损失不同时的一种最优决策. 下面用决策论的数学符号表示最小风险贝叶斯决策问题: ...
- 模式识别学习笔记（1）概率论基础知识
大学的时候,我的<概率论和数理统计>这门课一共挂过3次,而且我记得最后一次考过的时候刚刚及格,只有60分.你可以想象我的<概率论>这门课学的是有多差了.后来,我工作以后,在学习 ...
最新文章
- java中常见的异常类
- Android用户界面布局(layouts)
- C++之类的静态成员变量和静态成员函数
- 浏览器访问网页的详细内部过程
- ZeroMQ接口函数之 ：zmq_msg_get - 获取消息的性质
- 计算机专业很难找工作了？？？
- vmware + ubuntu + docker+ tensorflow
- python运维和开发实战-高级篇
- html5车牌效果,车牌自编效果预览软件【京牌】
- 作业五：三种近距离通信技术NFC、蓝牙、WiFi
- Linux虚拟机获取最高权限
- 再见python你好go语言_再见，Python！你好，Go语言
- Mave概念及其配置
- 在电脑上运行安卓app
- 新手入门AI (Adobe Illustrator)软件工具详解（一）
- java - 锁粒度
- 【VC】accent conversion 口音转换论文
- 小白学习MySQL - 增量统计SQL的需求
- 安装了vmware tools还是不能复制粘贴，使用了很多种方法都不可以
- 快钱 大数据改变第三方支付