主要内容

 统计学习基础回顾
1.后验概率 2.极大似然法(MLE)
 信息论基础
1.（互）信息 2.熵、条件熵 3.交叉熵、相对熵
 最大熵模型
1. 凸优化理论推导Maxent 2.与MLE的关系
 EM算法
1. GMM实例 2. MLE推导EM

有监督学习

先验概率与后验概率

最大似然法估计

自信息

熵：自信息的期望

最值在三者相同的地方

互信息

信息论与机器学习的关系

最大熵原理

七月算法机器学习 8 信息论、最大熵模型与EM算法相关推荐

十、最大熵模型与EM算法
一.最大熵模型 1.熵联合熵和条件熵相对熵交叉熵互信息总结 2.最大熵模型二.EM算法(期望最大化算法) 三.GMM 一.最大熵模型 lnx<=x−1lnx<=x−1 lnx ...
七月算法机器学习笔记7 最大熵模型
七月算法(http://www.julyedu.com) 12月份机器学习在线班学习笔记
统计学习方法第六章作业：逻辑斯谛梯度下降法、最大熵模型 IIS / DFP 算法代码实现
逻辑斯谛梯度下降法 import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltclass logist:def __init__(self,a=1,c=Non ...
EM算法：期望最大算法，原来你是这么得灵性，很多机器学习的参数都是通过EM算法求解的
EM算法:期望最大算法,原来你是这么得灵性,很多机器学习的参数都是通过EM算法求解的提示:系列被面试官问的问题,我自己当时不会,所以下来自己复盘一下,认真学习和总结,以应对未来更多的可能性关于互联 ...
主题模型（3）——PLSA模型及其EM算法求解
之前整理过两篇关于主题模型的博客<文本建模之Unigram Model,PLSA与LDA>和<再看LDA主题模型>,主要是整理了主题模型的由来和推导过程,关于模型参数怎么计算没 ...
学习笔记三：GMM模型以及EM算法理解及代码实现
第三章 GMM模型以及EM算法 1.潜变量模型使用潜变量解释观测变量的数学模型,称之为潜变量模型潜变量模型将不完全数据(观测数据)的边缘分布转换成容易处理的完全数据(观测数据+潜变量)的联合分布. ...
GMM 模型与EM算法求解详细推导
1. 高斯模型与高维高斯模型介绍高斯模型也就是正态分布模型,该模型最早可见于我们的高中数学教材中.闻其名知其意,正态分布是自然界中普遍存在的一种分布.比如,考试成绩,人的智力水平等等.都是大致呈现为 ...
Python实现GWO智能灰狼优化算法优化卷积神经网络分类模型(CNN分类算法)项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取. 1.项目背景灰狼优化算法(GWO),由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjal ...
含隐变量模型求解——EM算法
1 EM算法的引入 1.1 EM算法 1.2 EM算法的导出 2 EM算法的收敛性 3EM算法在高斯混合模型的应用 3.1 高斯混合模型Gaussian misture model 3.2 GMM中参 ...
IRT模型估计-EM算法
IRT模型中参数估计 IRT(Item Response Theory) 项目反应理论.是教育评估与心理测量理论中的重要模型.主要目的是通过被试(examinees) 的对于一套试题的反应(respo ...

七月算法机器学习 8 信息论、最大熵模型与EM算法

主要内容

有监督学习

先验概率与后验概率

最大似然法估计

自信息

熵：自信息的期望

互信息

信息论与机器学习的关系

最大熵原理

七月算法机器学习 8 信息论、最大熵模型与EM算法相关推荐

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