Multinomial

Multinomial naive bayes classifier

LAB4MultinomialnaivebayesclassifiertopredictspamSMS.WEimplementaunigrammodelhere1.weneedtocaculatefollowingwhichistheprobilityofclass_ioccurinalldocument,inthiscasewehavetwoclass,oneisspamandanotheris
weixin_41923918·2020-07-28 21:01

Dirichlet Multinomial Mixture Model做短文本聚类

本文作者：合肥工业大学管理学院钱洋email：[email protected]内容可能有不到之处，欢迎交流。未经本人允许禁止转载。论文来源YinJ,WangJ.Adirichletmultinomialmixturemodel-basedapproachforshorttextclustering[C]//Proceedingsofthe20thACMSIGKDDinternationalcon
HFUT_qianyang·2020-07-28 10:15

通俗理解LDA主题模型

函数整体把握LDAgamma函数beta分布beta分布Beta-Binomial共轭共轭先验分布从beta分布推广到Dirichlet分布Dirichlet分布Dirichlet分布Dirichlet-Multinomial
yueliangku·2020-07-09 04:02

朴素贝叶斯的三个常用模型：高斯(GaussianNB)、多项式(multinomial model)、伯努利(Bernoulli model)

文本分类在文本分类中，假设我们有一个文档d∈X，X是文档向量空间(documentspace)，和一个固定的类集合C={c1,c2,…,cj}，类别又称为标签。显然，文档向量空间是一个高维度空间。我们把一堆打了标签的文档集合作为训练样本，∈X×C。例如：={BeijingjoinstheWorldTradeOrganization,China}对于这个只有一句话的文档，我们把它归类到China，即
AI算法工程师YC·2020-07-07 22:20

bernoulli vs binominal vs multinoulli vs multinomial

UTF8gbsn本文主要介绍两个比较容易混淆的概念,在很多书里面和文献里面常常混淆这两个概念.这两个概念就是multinoullidistribution和multinomialdistribution.但是我们首先要看什么是伯努利分布.bernoullidistributionP(x=1)=p,P(x=0)=1−p,\left.\begin{aligned}P(x=1)&=p,\\P(x=0)&
luixiao1220·2020-07-07 15:18

多项式分布

比如随机变量X有三种取值x1，x2，x3，那么用一个三维向量表示Multinomial的取值就是{1,0,0}，{0,1,0}，{0,0,1}分别代表选中x1，x2，x3，即必须选中一个，同时只能选一个这样的意思
hj_huangjun·2020-07-07 09:06

逻辑回归的参数详解及属性

这些求解器的参数`multi_class`设为“multinomial”即可训练一个真正的多项式logistic回归[5]，其预测的概率比默认的“one-vs-rest”设定更为准确。
小小哆啦的口袋·2020-07-02 13:45

关于 Pytorch 学习的一些小困惑的理解

关于torch.nn.multinomial方法的深入探讨2.28关于熵，相对熵，KL散度，交叉熵概念的学习关于nn.embedding的维度的定义，函数的理解，一些需要注意的点3.1关
漫浸天空的雨色·2020-07-01 15:35

神经网络Loss损失函数总结

/pdf/1702.05659.pdf)(http://christopher5106.github.io/deep/learning/2016/09/16/about-loss-functions-multinomial
__William__·2020-06-29 18:06

多分类的logisticRegression和SFS

logi=LogisticRegression(C=0.5,penalty='l2',multi_class='multinomial',class_weight='balanced',solver='
美环花子若野·2020-04-05 15:31

multinomial logit model 多项 Logit 模型

(DiscreteChoices)丹尼尔·麦克法登（DanielLMcFadden）在“类别选择”(DiscreteChoices)问题上，丹尼尔·麦克法登（DanielLMcFadden）发展出一套完整的理论和实证方法。在一九七零年代以前，经济理论和计量经济学的分析都局限于数值连续的经济变数(像消费、所得、价格等)，类别选择的问题虽然是无所不在，传统上却没有一个严谨的分析架构，麦克法登填补了这个
麒麟楚庄王·2020-01-03 10:33

Gamma分布，Beta分布，Multinomial多项式分布，Dirichlet狄利克雷分布

1.Gamma函数首先我们可以看一下Gamma函数的定义：Gamma的重要性质包括下面几条：1.递推公式：2.对于正整数n,有因此可以说Gamma函数是阶乘的推广。3.4.关于递推公式，可以用分部积分完成证明：2.Beta函数B函数，又称为Beta函数或者第一类欧拉积分，是一个特殊的函数，定义如下：B函数具有如下性质：3.Beta分布在介绍贝塔分布(Betadistribution)之前，需要先明
薄层·2019-10-27 17:00

多类逻辑回归 (Multinomial Logistic Regression)

多类逻辑回归(MultinomialLogisticRegression)基本概念解释与数学背景知识回归分析（regressionanalysis）在统计学中，回归分析（regressionanalysis）指的是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。有各种各样的回归技术用于预测。这些技术主要有三个度量（自变量的个数，因变量的类型以及回归线的形状）在大数据分析中，回归分析是
博尔赫斯吧·2019-05-16 00:03

线性模型篇之softmax数学公式推导

234654758Github：https://github.com/thinkgamer公众号：搜索与推荐Wiki个人网站：http://thinkgamer.github.ioSoftmax回归也称多项（multinomial
Thinkgamer_·2019-04-10 07:46

Tensorflow小技巧整理：tf.multinomial()采样

tf.multinomial()做生成任务时，得到decoder最终的输出之后，就需要决策选如何利用得到的输出张量进行生成。
Cerisier·2019-01-25 21:06

多分类实现方式介绍和在Spark上实现多分类逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）

打开微信扫一扫，关注微信公众号【搜索与推荐Wiki】转载请注明出处：http://blog.csdn.net/gamer_gyt博主微博：http://weibo.com/234654758Github：https://github.com/thinkgamer个人网站：http://thinkgamer.github.io背景在之前的文章中介绍了多分类逻辑回归算法的数据原理，参考文章链接CSDN
Thinkgamer_·2019-01-12 22:02

多分类逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）

打开微信扫一扫，关注微信公众号【搜索与推荐Wiki】前言分类从结果的数量上可以简单的划分为：二分类（BinaryClassification）多分类（MultinomialClassification）。其中二分类是最常见且使用最多的分类场景，解决二分类的算法有很多，比如：基本的KNN、贝叶斯、SVMOnlineRanking中用来做二分类的包括FM、FFM、GBDT、LR、XGBoost等多分类
Thinkgamer_·2018-12-22 15:10

LDA模型分析（三）：LDA建模与求参

image.pngimage.pngpLSA与LDA对比：LDA加入超参，认为参数是随机变量，EM不再适用于求参过程image.pngpLSA与LDA对比：image.png双Dirichlet-Multinomial
林桉·2018-10-23 00:16

Multilabel classification(多标签分类 SVM) -- sklearn

基于以下过程随机生成数据集：pickthenumberoflabels:n~Poisson(n_labels)提取的标签的数量：n~泊松(n_labels）ntimes,chooseaclassc:c~Multinomial
奕双·2018-09-30 14:55

torch.multinomial()理解

torch.multinomial(input,num_samples,replacement=False,out=None)→LongTensor作用是对input的每一行做n_samples次取值，
monchin·2018-04-02 15:46

【caffe解读】caffe从数学公式到代码实现4-caffe中的7大loss

multinomial_logistic_loss_layer.cppsoftmax_loss_layer.cppeuclidean_loss_layer.cppsigmoid_cross_entropy_loss_la
有三AI·2018-03-05 18:02

pytorch 重复采样 与 非重复采样

importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.autogradimport*a=Variable(torch.FloatTensor([[0,0,0,0,0,0,90,100]]))b=F.softmax(a,-1)print(b.multinomial
guotong1988·2018-01-15 17:08

pytorch multinomial 实例

就是抽样a=torch.FloatTensor([[0,0,0,0,0,0,0,100]])b=softmax(a)b.multinomial()Variablecontaining:7[torch.LongTensorofsize1x1
guotong1988·2017-12-31 20:25

多类别逻辑回归（Multinomial Logistic Regression）

多类别逻辑回归介绍基本介绍在统计学里，多类别逻辑回归是一个将逻辑回归一般化成多类别问题得到的分类方法。用更加专业的话来说，它就是一个用来预测一个具有类别分布的因变量不同可能结果的概率的模型。另外，多类别逻辑回归也有很多其它的名字，包括polytomousLR，multiclassLR，softmaxregression，multinomiallogit，maximumentropyclassifi
huangjx36·2017-09-21 20:49

广义线性模型Generalized Linear Model (GLM)

指数分布族因为广义线性模型是围绕指数分布族的，因此需要先介绍，用NG大神的话说就是，“虽然不是全部，但是我们见过的大多数分布都属于指数分布族，比如：Bernoulli伯努利分布、Gaussian高斯分布、multinomial
caimouse·2017-03-06 14:14

Tensorflow 中 RNN softmax输出层采样 tf.multinomial(logits, num_samples)

Tensorflow中，想要使用sequencetosequence模型，在RNN的输出端采样(sampling)，可以在softmax层之后，做简单的logp再用tf.multinomial()来实现
jasonzzj·2017-03-04 16:46

贝叶斯分类器用于文本分类: Multinomial Naïve Bayes

简介贝叶斯分类器是基于贝叶斯理论的分类器，在NLP（自然语言处理）领域有着广泛的应用，如垃圾邮件检测，个人邮件排序，文本分类，色情内容检测等等。由于贝叶斯分类器是基于贝叶斯理论的，因此使用该分类器时有一个基本假设，即：数据的各特征之间是条件独立的。假设数据集D={d1,d2,...,dn}D=\{d_1,d_2,...,d_n\}D={d1,d2,...,dn}的特征集合为X={x1,x2,...
阿拉丁吃米粉·2016-06-27 22:16

Multinomial Logistic Regression

之前的文章中我们通过实际的例子和详细的公式推导已经相当直白而详尽地阐明了LogisticRegression的相关知识。在过去的介绍中，我们的逻辑回归通常只用来处理二分类问题，所以又称这种逻辑回归为Binary（或Binomial）LogisticRegression。本文以此为基础，讨论如何处理多分类问题，这也就是通常所说的MultinomialLogisticRegression。MLR还有很
baimafujinji·2016-06-19 13:00

线性结构－线性表

编译环境：pythonv3.5.0,macosx10.11.4线性表的表示例如：表示一个多项式Multinomial最浪费的表示方法：f(x)=4x5-3x2+1,浪费大量的存储空间（若多项式指数差异很大
掷骰子的求·2016-05-10 21:03

机器学习 ： 高斯混合模型及EM算法

我们希望利用一个联合分布p(x(i),z(i))=p(x(i)|z(i))p(z(i))来拟合这些数据,其中z(i)∼Multinomial(ϕ
shinian1987·2016-05-09 20:00

ML—高斯混合模型

一、高斯混合分布对于有k个高斯分布混合而成的混合高斯分布的概率密度函数有p(x)=∑zp(x|z)p(z)(1)对于随机变量z有z~Multinomial(ϕ),表示来自于不同的高斯分布的概率分别为ϕj
zhangzhengyi03539·2016-05-07 21:00

贝叶斯推理

不能计算后验，采取近似的方法                                            非共轭模型精确贝叶斯推理（即共轭）：β二项分布高斯-高斯组合离散和连续数据的多项-狄利克雷（multinomial-Dirichlet
qq_20602929·2016-03-21 20:00

从 Beta-Binomial 共轭到 Dirichlet-Multinomial 共轭

共轭分布/共轭先验（conjugateprior）：如果先验分布（p(θ) ）和似然函数（p(Xθ) ）使得先验分布（p(θ) ）和后验分布（p(θ|X) ）具有相同的形式（Beta(a,b)+B(n,k)=Beta(a+k,b+n−k) ），就称先验分布与似然函数是共轭的（Beta分布与二项分布是共轭的）。我们首先来看Beta-Binomial共轭的形式：Beta(p|α,β)+BinomCou
lanchunhui·2016-01-20 17:00

LDA理解以及源码分析（二）

LDA系列的讲解分多个博文给出，主要大纲如下：LDA相关的基础知识什么是共轭multinomial分布Dirichlet分布LDAintextLAD的概率图模型LDA的参数推导伪代码GibbsLDA++
pirage·2015-12-09 17:00

LDA理解以及源码分析（一）

LDA系列的讲解分多个博文给出，主要大纲如下：LDA相关的基础知识什么是共轭multinomial分布Dirichlet分布LDAintextLAD的概率图模型LDA的参数推导伪代码GibbsLDA++
蜡笔大龙猫·2015-12-09 17:15

LDA理解以及源码分析（一）

LDA系列的讲解分多个博文给出，主要大纲如下：LDA相关的基础知识什么是共轭multinomial分布Dirichlet分布LDAintextLAD的概率图模型LDA的参数推导伪代码GibbsLDA++
pirage·2015-12-09 17:00

《模式识别与机器学习》学习笔记：2.2 多项变量

术语 术语 中文含义 备注 sufficient statistics   p75 multinomial distribution   p76 Dirichlet
·2015-11-13 07:05

MatLab2012b/MatLab2013b 分类器大全(svm,knn,随机森林等)

1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(train_data, train_label);Scores = mnrval(Factor
·2015-11-12 15:14

Logistic Regression in R

Logistic回归根据因变量类别不同，又可以分为Binary Logistic 回归分析和Multinomial Log
·2015-11-02 16:03

"模式识别与机器学习"读书笔记——2.2 Multinomial Variables

2.1章里涉及的x只有两个值：0/1，这太少了，这章允许x有K个离散的值。 它对x取这K个值得表示是用一个k维向量表示的，x也就变成了一个k维向量。例：如果x取值是k个值中的第三个，则表示为： 注意，x向量中的1只能有1个，体会一下他的实际意义，这样才能代表K个离散的值。 所以对某个特定的x出现的概率可以表示为： 其中，对应x向量中每一个位置上出现1的概率。 期望为：(由于x是个
·2015-11-02 14:09

【机器学习中的数学】多项式分布及其共轭分布

【机器学习中的数学】多项式分布及其共轭分布 多项变量(Multinomial Variables)       二元变量是用来描述只有两种可能值的量，而当我们遇到一种离散变量
·2015-11-02 11:14

caffe study(3) 关于激活函数以及loss function

在caffe中，包含了常用的lossfunction，主要有以下几种：MULTINOMIAL_LOGISTIC_LOSSSIGMOID_CROSS_ENTROPY_LOSSSOFTMAX_LOSSEUCLIDEAN_LOSSHINGE_LOSSINFOG
lien0906·2015-07-14 09:00

Exponential families

Exponentialfamilies·EF包括很多常用分布，比如：Bernoulli,Gaussian,Multinomial,Dirichlet,Gamma,Poisson,Beta。
奕涛·2015-06-21 20:15

Nomial

Somehow,Iusednottounderstandthesuffixnomialinwordse.g.multinomial,binomial,polynomial.Itseems,mostofthetime
visionfans·2015-04-04 22:00

Discrete Random Distribution

DiscreteRandomDistributionEtharaMostcommondiscreterandomdistributionsareBernoulli,binomial,multinomial
Ethara·2014-12-02 18:00

dirichlet mixture process

仅仅是把z的选取从以前的multinomial分布改成了，conditiononpreviousz与G的分布，这个分布可以用CRP，orstickconstruction来刻画
xyqzki·2013-10-13 14:00

论文读书笔记-large scale text classfication using semi-supervised multinomial naïve bayes

  论文标题：largescaletextclassficationusingsemi-supervisedmultinomialnaïvebayes.这篇论文介绍的又是一种分类方法，估计多半是用在模式识别之中。下面是从本文中摘抄的一些要点，有些地方依然没有读懂。1、             MNB(multinomialnaïvebayes)介绍Givenasetoflabeleddata,MN
jj12345jj198999·2012-12-22 16:00

多项式分布

比如随机变量X有三种取值x1，x2，x3，那么用一个三维向量表示Multinomial的取值就是{1,0,0}，{0,1,0}，{0,0,1}分别代表选中x1，x2，x3，即必须选中一个，同时只能选一个这样的意思
tianguokaka·2012-07-03 07:00

C++多项式求和

 //Multinomial.cpp计算多个多项式的和#include#includeclassMultinomial{public: classItem { public:  Item(){   next
fengzhishang2019·2012-02-28 18:00

求 a+aa+aaa+.......+aaaaaaaaa=?

import java.util.Scanner; class Multinomial { public static void main(String[] args) { int a; // 定义输入的
webcode·2011-06-25 10:00
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