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密度估计
核
密度估计
基础-Part I
核平滑方法理论-I@(机器学习)[MachineLearning,Econometrics]0.Introduction核
密度估计
是一种非参数估计方法,在机器学习领域,是一种非监督性学习方法。
david830_wu
·
2017-03-27 17:59
Probability
and
Statistics
9 MATLAB参数估计与假设检验-核
密度估计
核
密度估计
更多MATLAB数据分析视频请点击,或者在网易云课堂上搜索《MATLAB数据分析与统计》http://study.163.com/course/courseMain.htm?
MATLAB讲师
·
2017-02-22 08:36
MATLAB数据分析与统计
Pattern Recognition and Machine Learning 第二章 概率分布
对于变量x的N次观测形成独立同分布的向量x⃗=(x1,...,xN),以此对x做一个
密度估计
,求出p(x).
密度估计
⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪参数方法⎧⎩⎨⎪⎪给出分布形式,通过最大似然、最大后验等调整参数大小(多为指数族分布
Danliwoo
·
2016-12-30 22:09
机器学习
--PRML
模式识别复习整理
本课程的重点知识包括:贝叶斯决策、概率
密度估计
、参数法、非参数法、线性分类器设计、神经网络、支撑向量机、聚类分析、特征提取和选择。
艺术叔
·
2016-12-08 15:22
Parzen window概率
密度估计
http://blog.sina.com.cn/s/blog_679e13290101cpr1.html主要参考资料:http://www.personal.rdg.ac.uk/~sis01xh/teaching/CY2D2/Pattern2.pdf在数学上一个连续概率密度函数p(x)的需满足以下的条件:1、x在a和b之间的概率为:2、对所有的x,p(x)非负3、p(x)的积分值为1最经常使用的概
wust_tanyao
·
2016-10-30 16:59
使用Opencv中均值漂移meanShift跟踪移动目标
MeanShift均值漂移算法是无参
密度估计
理论的一种,无参
密度估计
不需要事先知道对象的任何先验知识,完全依靠训练数据进行估计,并且可以用于任意形状的
密度估计
,在某一连续点处的密度函数值可由该点邻域中的若干样本点估计得出
-牧野-
·
2016-09-28 23:50
OpenCV
OpenCV从入门到转行
机器学习理论与实验2
这就是
密度估计
问题。概率分布可分为参数分布和非参数分布。参数分布函数是由一些参数控制的,比如高斯分布中平均值和方差,用参数分布的方法去估计密度时,必须确定合适的参数。
xuhaijiao99
·
2016-09-14 14:26
徐海蛟
徐海蛟教学
线性与非线性SVM, 机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数
SVM的应用领域很广,分类、回归、
密度估计
、聚类等,但我觉得最成功的还是在分类这一块。用于分类问题时,SVM可供选择的参数并不多,惩罚参数C,核函数及其参数选择。
BoBoAn_DouYa
·
2016-09-04 22:42
技术人生
[机器学习笔记]Note13--异常检测
密度估计
首先是给出一个例子,如下图所示,是一个测试飞机引擎的例子,给定数据集{x(1),x(2),…,x(m)},假设数据集是正确的,我们希望知道新的数据xtest是不是异常的,即这个测试数据不属于该组数据的几率如何
spearhead_cai
·
2016-07-26 16:43
机器学习
机器学习实战——机器学习基础
无监督学习数据没有类别信息,也不会给定目标值,主要包括聚类,
密度估计
等。监督学习:分类和回归,分类主要处理
czliuming
·
2016-03-31 13:00
机器学习
PRML 学习笔记(2)
2ProbabilityDistribution概述本章讨论的内容包括对限定观察数据集中的随机变量的概率分布进行建模,即
密度估计
(densityestimation),这里假设所有的数据点都是独立同分布的
RZ_diversity
·
2016-03-29 21:02
PRML
机器学习
模式识别
学习笔记
机器学习
PRML
PRML 学习笔记(2)
2ProbabilityDistribution概述本章讨论的内容包括对限定观察数据集中的随机变量的概率分布进行建模,即
密度估计
(densityestimation),这里假设所有的数据点都是独立同分布的
RZ_diversity
·
2016-03-29 21:00
机器学习
模式识别
PRML
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法
混合高斯模型(MixturesofGaussians)和EM算法 这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行
密度估计
(densityestimation
ncut_matlab
·
2016-03-24 09:00
GMM
基于MeanShift的目标跟踪算法及实现
的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法【matlab/c两个版本】 csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了… 一、简介 首先扯扯无参
密度估计
理论
BBZZ2
·
2016-03-24 09:00
DataMining-朴素贝叶斯Naive Bayesian
一、朴素贝叶斯理论 要注意:(1)对于连续型的属性集变量,可依照高斯分布即正态分布比较大小,或者利用和
密度估计
比较属性的两个取值的概率大小,在R软件中可以实现;(2)m估计也称为贝叶斯估计(Baysianestimati
DataMaster
·
2016-03-02 18:00
Theano-Deep Learning Tutorials 笔记:Modeling and generating sequences of polyphonic music with the RNN
TheRNN-RBMRNN-RBM也是能量模型,用于对时间序列的
密度估计
,在timestept的特征向量 为高维向量。它可以描述多峰的条件概率分布,where。
u012816943
·
2016-02-22 22:00
EM聚类算法(一)
混合高斯和EM算法针对于
密度估计
,这里我们讨论EM(Expectation-Maximization)算法。通常我们会给定一个训练集{x(1),...,x(m)}。
BUPT_coder
·
2016-02-17 13:21
机器学习
matlab 绘制pdf曲线
pdf曲线:概率
密度估计
ksdensity核心平滑
密度估计
[f,xi]=ksdensity(x)计算样本向量x的概率
密度估计
,返回在xi点的概率密度f,此时我们使用plot(xi,f)就可以绘制出概率密度曲线
Angelo99
·
2016-02-15 16:03
matlab
matlab
机器学习-Mean shift算法详解和实现
的目标跟踪算法,首先谈谈简介,然后给出算法实现流程,最后实现了一个单目标跟踪的MeanShift算法【matlab/c两个版本】 csdn贴公式比较烦,原谅我直接截图了… 一、简介 首先扯扯无参
密度估计
理论
ncut_matlab
·
2016-01-27 10:00
算法
机器学习
shift
mean
机器学习——深度学习(Deep Learning)
KeyWords:有监督学习与无监督学习,分类、回归,
密度估计
、聚类,深度学习,SparseDBN,1.有监督学习和无监督学习给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y)。
geekmanong
·
2016-01-22 15:00
K-means聚类算法
相关概念无监督学习我们前面所学的逻辑回归,线性回归等都需要经过Traindata的训练,而无监督学习与我们前面所讲的不同,无监督学习的目的是学习出一个functionf,包括两种:
密度估计
(densityestimation
u013790563
·
2016-01-22 12:00
clustering
聚类
非监督学习
KNN算法
Knearestneighbours-K最近邻分类法转载自该博客K最近邻
密度估计
是一种分类方法,不是聚类方法规则:1、计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离(欧式或马氏)(1)欧式距离为在m维空间中两点的真实距离
huhaijing
·
2015-11-30 15:00
机器学习
matlab
knn
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法
这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行
密度估计
(densityestimation)。
GarfieldEr007
·
2015-11-27 11:00
机器学习
learning
machine
of
EM算法
gaussian
混合高斯模型
Mixtures
机器学习算法之分类
非监督学习不需要给定目标值,数据没有类别信息,这类算法包括聚类和
密度估计
。将数据分成为由类似对象组成的多个类过程叫做聚类,将寻找描述数据统计值的过程称为
密度估计
。
GUANGHUIZ
·
2015-11-13 23:00
2011.4.16~2011.4.19 总结
基本实现使用纹理方法实现人群
密度估计
的C++代码,分了3类进行模拟,每一类15个训练图像,总共61个测试样本,低密度的分错4个,中密度分错0个,高密度分错0个,正确分类了93%.
·
2015-11-13 03:24
总结
混合高斯模型和EM算法
这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行
密度估计
(density estimation)。
·
2015-11-12 22:57
算法
Kernel density estimation 核
密度估计
Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核
密度估计
方法。可以参考http://www.mvstat.net/tduong/research/se
Evan_Gu
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2015-11-10 22:08
数学基础
<轻量算法>根据核
密度估计
检测波峰算法 ---基于有限状态自动机和递归实现
原创博客,转载请联系博主! 希望我思考问题的思路,也可以给大家一些启发或者反思! 问题背景:现在我们的手上有一组没有明确规律,但是分布有明显聚簇现象的样本点,如下图所示: 图中数据集是显然是个3维的数据集,包括横纵坐标和色彩(高度),由于数据的分布比较不均匀,我们选择分布比较典型的[300,305)区间的数据点进行处理我们的目的是找出这个数据空间中数据比较集中的部分,根据肉眼对样本的初步观察,
Kimmin
·
2015-11-10 11:00
聚类算法的设计与实现
简单介绍如下: K-Means算法实质上是一种将聚类视为
密度估计
问题的概率方法。
·
2015-11-03 21:45
算法
基于MeanShift的视频目标跟踪算法及代码实现
(一)MeanShift算法简介MeanShift算法正是属于核
密度估计
法,它不需要任何先验知识而完全依靠特征空间中样本点的计算其密度函数值。对于一组采样数
璨若群星
·
2015-11-02 21:50
opencv视频处理
计算统计-Chap6 推断统计的蒙特卡罗方法 (1)引言
inferential statistics)用于形成关于总体(population)的结论,并且利用随机样本对这些结论的可信度进行评价,相关技术包括:利用点估计来估计总体参数,估计参数的置信区间,假设建议和建模(回归、
密度估计
等
·
2015-10-31 13:51
方法
"模式识别与机器学习"读书笔记——2 Probability Distributions
概率分布就是给p(x)建立模型,又称为
密度估计
(density estimation)。
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2015-10-31 11:03
机器学习
Non parametric density estimate and knn 非参数化概率
密度估计
与KNN
简介: 主要参考<<introduction to statistical pattern recognation>>第六章,做简单笔记。 1. 参数化与非参数化 参数化是指我们对于概率预先做出了分布形式假设,我们要做的只是估算参数值,比如我们假定是高斯分布,二项式分布等等。 非参数化直接从观察数据估计概率密度,不依赖任何对分布形式的假设。 2. 如何非参
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2015-10-30 12:22
param
matlab练习程序(KNN,K最邻近分类法)
K最邻近
密度估计
技术是一种分类方法,不是聚类方法。 不是最优方法,实践中比较流行。 通俗但不一定易懂的规则是: 1.计算待分类数据和不同类中每一个数据的距离(欧氏或马氏)。
·
2015-10-30 10:24
matlab
SVM
SVM的应用领域很广,分类、回归、
密度估计
、聚类等,但我觉得最成功的还是在分类这一块。 用于分类问题时,SVM可供选择的参数并不多,惩罚参数C,核函数及其参数选择。
Allyli0022
·
2015-10-28 16:00
混合高斯模型(Mixtures of Gaussians)和EM算法
这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行
密度估计
(density estimation)。
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2015-10-28 09:30
SSI
机器学习实战——机器学习基础
利用计算机彰显数据背后的真实含义机器学习无处不在何谓机器学习把无序的数据转换成有用的信息使用统计学工具,解决现实中无法建立精确数学模型的问题常见术语专家系统特征(属性)实例分类训练集目标变量类别测试数据知识表示回归:主要预测数值型数据聚类
密度估计
监督学习回归和分类都术语监督学习这类算法必须知道预测什么
Christopher_Lee
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2015-10-08 15:00
机器学习导论笔记——绪论
非监督学习:只有输入数据,我们的目标是发现输入数据中的规律,输入空间存在着某种结构使得特定的模式比其他模式更易出现,我们对其进行
密度估计
。聚类是
密度估计
的一种方法,目标是发现输入数据的蔟和分组。
我是萌萌哒
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2015-10-04 00:55
机器学习
Kernel Trick——核机制,更高维空间内积的快速计算
引言理论1KernelSVM22阶多项式核3常见核的种类应用1KernelSVM2KernelPCA3核
密度估计
KDE1.引言Kernel是什么,几乎没有一本机器学习或模式识别的书,Kernel思想及应用不是贯穿全书
Inside_Zhang
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2015-09-26 18:31
机器学习
Kernel Trick——核机制,更高维空间内积的快速计算
引言理论1KernelSVM22阶多项式核3常见核的种类应用1KernelSVM2KernelPCA3核
密度估计
KDE1.引言Kernel是什么,几乎没有一本机器学习或模式识别的书,Kernel思想及应用不是贯穿全书
lanchunhui
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2015-09-26 18:00
机器学习
应用
模式识别
Machine Learning on Spark——第三节 统计基础(一)
org.apache.spark.mllib.stat包及子包中的相关统计类进行介绍,stat包中包括下图中的类或对象:本文将对其中的部分内容进行详细讲解获取矩阵列(column-wise)统计信息Kerneldensityestimation(核
密度估计
lovehuangjiaju
·
2015-09-14 17:00
spark
机器学习
MeanShift知识整理
第一个问题:无参数
密度估计
给定任意一组观测数据或数据采样值,估计出样本的分布。
JIAERPING
·
2015-09-06 13:00
非参数
密度估计
(直方图与核
密度估计
)
主要讲述直方图与kerneldensityestimation,参考维基百科中的经典论述,从直方图和核
密度估计
的实现对比来说明这两种经典的非参数
密度估计
方法,具体的细节不做深入剖析。
LG1259156776
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2015-08-28 22:00
直方图
核密度估计
概念级论述
非参数密度估计
机器学习——深度学习(Deep Learning)经典资料
KeyWords:有监督学习与无监督学习,分类、回归,
密度估计
、聚类,深度学习,SparseDBN,1.有监督学习和无监督学习给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y)。
qq_26898461
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2015-08-28 11:00
机器学习(十)Mean Shift 聚类算法
聚类算法原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45718593 作者:hjimce一、mean shift 算法理论Mean shift 算法是基于核
密度估计
的爬山算法
hjimce
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2015-05-14 11:00
EM算法与GMM的训练应用
其典型的应用有概率
密度估计
、背景建模、聚类等。图1GMM用于聚类图2GMM用于概率密度
Eric-He
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2015-05-09 11:26
计算机视觉
机器学习
R语言 | 数据挖掘中的常用统计分析知识
F检验p值ChiSquare核
密度估计
参考文献http://blog.csdn.net/zuoninger/article/details/28236169http://book.2cto.com/201212
gjwang1983
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2015-04-20 20:00
混合高斯模型(GMM)实现
混合高斯模型(MixturesofGaussians)多值高斯分布,用到了期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行
密度估计
。
bluecol
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2015-03-29 22:00
机器学习
机器学习——深度学习(Deep Learning)
KeyWords:有监督学习与无监督学习,分类、回归,
密度估计
、聚类,深度学习,SparseDBN,1.有监督学习和无监督学习给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y)。
sdvch
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2015-03-18 09:00
好文章就该收藏
算法从最大似然到EM算法浅解(EM算法)TheEMAlgorithm(2)自然语言我爱自然语言处理(3)关于奇异值分解 特征值分解、奇异值分解、PCA概念整理(4)Parzen窗概率
密度估计
on2way
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2015-03-16 22:00
Algorithm
算法
博客
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