模式识别与机器学习

模式识别与机器学习--- 3.3 高斯分布

2.3高斯分布高斯分布又称正态分布，被广泛用于连续变量分布的模型。对于单变量x，高斯分布的形式这里表示期望，表示方差。对于一个D维向量X，其多元高斯分布形式为：这里是一个D维均值向量，是的协方差矩阵，表示的行列式。高斯分布出现在很多应用中并可以从很多角度来阐释。比如，我们已经见过的实单变量使熵最大的分布就是高斯分布。该性质同样适用于多元高斯分布中。当考虑多个随机变量和的分布是另一个应用高斯分布的情
tonyshenkk·2012-03-08 13:10

模式识别与机器学习--2.2多元变量

2.2 多元变量二元变量可以描述两种可能中取其中一种情况的值的数量，然而，我们遇到的离散变量往往可以从K种相互排斥的状态中取值。尽管有很多可选择的方法来表示这种变量，但我们采用特别方便的1-K组合表示方法，该方法中的变量由一个K维的向量X表示，向量中只有一个元素为1，其余的都取值为0.比如，我们有一个K=6状态的变量和该变量的一次特定观察，在该观察中碰巧符合状态3取值为1即x3=1，那么X可表示为
tonyshenkk·2012-03-07 16:59

模式识别与机器学习基础之2---再看曲线拟合

声明：本文由英文原版“PatternRecognitionandMachineLearning”翻译而来，文中的插图均为原书的配图，只为学习目的。在上文中已经知道了曲线拟合（polynomial curve fitting）问题可以用误差最小化（error minimization）概念来表示。这里用概率的观点来重新看待曲线拟合问题，因此对于以下概念要了解一下：error functions an
Harry_lyc·2012-01-08 13:00

模式识别与机器学习基础之1-一个简单的回归问题(regression problem)

声明：本文由英文原版“PatternRecognitionandMachineLearning”翻译而来，文中的插图均为原书的配图，只为学习目的。这里介绍一个简单的回归问题(regressionproblem)，在下文中利用这个例子讲解几个关键的概念。假如，我们观察到一个实数(real-valued)输入变量x，期望利用观察到的这个变量预测这个实数的实数目标变量t。就以目前的目的来说，考虑一个利用
李亚超·2012-01-07 16:19

模式识别与机器学习基础之1-一个简单的回归问题(regression problem)

声明：本文由英文原版“PatternRecognitionandMachineLearning”翻译而来，文中的插图均为原书的配图，只为学习目的。这里介绍一个简单的回归问题(regression problem)，在下文中利用这个例子讲解几个关键的概念。假如，我们观察到一个实数(real-valued)输入变量x，期望利用观察到的这个变量预测这个实数的实数目标变量t。就以目前的目的来说，考虑一个利
Harry_lyc·2012-01-07 16:00

模式识别与机器学习

模式识别:模式识别是一种问题,把一个样本分为哪个类,一共有n个类.机器学习:它的上层是统计学,统计学的上层是数学,机器学习就是把统计学的方法在计算机实施,用统计学的原理解决计算机问题,统计学是方法,是工具,其中去解决模式识别这种问题,在机器学习中有以下几种方法:VSM(向量空间模式),SVM(支持向量机),决策树,神经网络.(这四种方法都是适用于不同的问题).样本集:其实就相当于数学中的根据解求解
aican_yu·2011-09-27 21:00

模式识别相关的论坛

模式识别网络资源链接一、模式识别相关网址及其论坛网址1、中国模式识别与机器学习论坛 http://bbs.pr-ml.cn2、振动论坛——人工智能与模式识别http://www.chinavib.com
DareZhang·2010-04-24 10:00

模式识别相关的论坛

模式识别网络资源链接一、模式识别相关网址及其论坛网址1、中国模式识别与机器学习论坛http://bbs.pr-ml.cn2、振动论坛——人工智能与模式识别http://www.chinavib.com/
darezhang·2010-04-24 10:00

思考一个模式识别与机器学习相关的问题

（上高中时产生的想法，但不知道有没有人做过相关的研究）我们知道，模式识别与机器学习方法在文字扫描识别和手写识别领域有着非常成功的应用，我们可以通过断的指出机器识别手写文字的错误来让机器逐渐适应我们的手写字体
songthin·2006-05-31 22:00
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