密度估计

机器学习到支持向量机

模式识别、函数逼近和概率密度估计是三类
lijie45655·2011-04-06 22:00

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（densityestimation）。与k-means一样，给定的训练样本是，我们将隐含类别标签用表示。
JerryLead·2011-04-06 16:00

模式识别和机器学习 笔记 第二章 概率分布

概率分布的一个角色是：给定一个随机变量x有限集合的观察值x1,x2….xn，对概率分布p(x)进行建模，即概率密度估计。首先介绍离散型贝努力分布、二项式分布和多项式分布和连续型的Gaussian分布。
fuliang·2011-03-21 23:00

模式识别和机器学习 笔记 第二章 概率分布

概率分布的一个角色是：给定一个随机变量x有限集合的观察值x1,x2….xn，对概率分布p(x)进行建模，即概率密度估计。首先介绍离散型贝努力分布、二项式分布和多项式分布和连续型的Gaussian分布。
fuliang·2011-03-21 23:00

系统聚类

斜交空间距离，还有相似系数，接着一大堆分析方法：最短距离法（SIN）,最长距离法（COM）、中间距离法（MED）、重心法（CEN）、类平均法（AVE）、可变类平均法（FLE）、利差平方和法（WARD）、密度估计法
yugao1986·2011-03-21 20:00

模式识别和机器学习 笔记 第一章Introduction

首先举了一个手写识别的例子，介绍了机器学习的基本概念：训练集、测试集合、训练阶段/学习阶段、泛化能力(generalization)、特征选择/抽取、监督式学习、 分类、回归、无监督式学习、聚类、密度估计
fuliang·2011-02-10 23:00

模式识别和机器学习 笔记 第一章Introduction

首先举了一个手写识别的例子，介绍了机器学习的基本概念：训练集、测试集合、训练阶段/学习阶段、泛化能力(generalization)、特征选择/抽取、监督式学习、 分类、回归、无监督式学习、聚类、密度估计
fuliang·2011-02-10 23:00

核密度估计原理

最近在读wek的代码的时候，发现weka的naivebayes分类器中有使用到核概率密度估计，想了一下核概率密度估计原理。       
searcher.go.go·2010-12-19 20:00

svm的一些理解（网上收集）

模式识别、函数逼近和概率密度估计是三类
hqw7286·2010-05-11 16:00

核密度估计（kernel density estimation）【zz】

今天看到一篇很有用的文章，是介绍核密度估计的，转载如下 AnintroductiontokerneldensityestimationThistalkisdividedintothreeparts:firstisonhistograms
hittoku·2010-01-06 17:32

核密度估计（kernel density estimation）【zz】

今天看到一篇很有用的文章，是介绍核密度估计的，转载如下 AnintroductiontokerneldensityestimationThistalkisdividedintothreeparts:firstisonhistograms
hittoku·2010-01-06 17:32

支持向量机（SVM）综述

SVM的研究热点 （1）模式识别 （2）回归估计 （3）概率密度估计 3. SVM的主要核函数 （1）多项式核函数 （2）径向基核函数
shenlanyibing·2009-09-08 22:00

关于风险等问题的总结(续)

模式识别、函数逼近和概率密度估计是三类
ssrs626·2008-10-29 14:00
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