本文,意在说明《统计学习方法》第九章EM算法的三硬币例子,公式(9.5-9.6如何而来)

下面是(公式9.5-9.8)的说明,

本人水平有限,怀着分享学习的态度发表此文,欢迎大家批评,交流。感谢您的阅读。
欢迎转载本文,转载时请附上本文地址:http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/p/3203776.html
另外:欢迎访问我的博客 http://www.cnblogs.com/Dzhouqi/

统计学习方法笔记--EM算法--三硬币例子补充的更多相关文章

  1. 统计学习方法9—EM算法

      EM算法是一种迭代算法,是一种用于计算包含隐变量概率模型的最大似然估计方法,或极大后验概率.EM即expectation maximization,期望最大化算法. 1. 极大似然估计   在概率 ...

  2. 统计学习方法:CART算法

    作者:桂. 时间:2017-05-13  14:19:14 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6847334.html . 前言 内容主要是CART算法的学 ...

  3. EM 算法(三)-GMM

    高斯混合模型 混合模型,顾名思义就是几个概率分布密度混合在一起,而高斯混合模型是最常见的混合模型: GMM,全称 Gaussian Mixture Model,中文名高斯混合模型,也就是由多个高斯分布 ...

  4. 学习笔记——EM算法

    EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计,或极大后验概率估计.EM算法的每次迭代由两步组成:E步,求期望(expectation):M步,求 ...

  5. 统计学习方法笔记 -- KNN

    K近邻法(K-nearest neighbor,k-NN),这里只讨论基于knn的分类问题,1968年由Cover和Hart提出,属于判别模型 K近邻法不具有显式的学习过程,算法比较简单,每次分类都是 ...

  6. 机器学习笔记—EM 算法

    EM 算法所面对的问题跟之前的不一样,要复杂一些. EM 算法所用的概率模型,既含有观测变量,又含有隐变量.如果概率模型的变量都是观测变量,那么给定数据,可以直接用极大似然估计法,或贝叶斯估计法来估计 ...

  7. 统计学习方法笔记(KNN)

    k近邻法(k-nearest neighbor,k-NN) 输入:实例的特征向量,对应于特征空间的点:输出:实例的类别,可以取多类. 分类时,根据其k个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预 ...

  8. 李航-统计学习方法-笔记-3:KNN

    KNN算法 基本模型:给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例.这k个实例的多数属于某个类,就把输入实例分为这个类. KNN没有显式的学习过程. KNN使用的模型 ...

  9. 统计学习方法笔记 -- Boosting方法

    AdaBoost算法 基本思想是,对于一个复杂的问题,单独用一个分类算法判断比较困难,那么我们就用一组分类器来进行综合判断,得到结果,"三个臭皮匠顶一个诸葛亮" 专业的说法, 强可 ...

随机推荐

  1. 九度OJ 1541 二叉树【数据结构】

    题目地址:http://ac.jobdu.com/problem.php?pid=1541 题目描述: 旋转是二叉树的基本操作,我们可以对任意一个存在父亲节点的子节点进行旋转,包括如下几种形式(设被旋 ...

  2. [转]mysql-5.6.17-win32免安装版配置

    1. 下载mysql-5.6.17-win32:官网下载地址百度 2. 解压到自定义目录,我这里演示的是D:\wamp\mysql\ 3. 复制根目录下的my-default.ini,改名为my.in ...

  3. web组件新学--layer

    在之前项目后台管理界面开发中,不知道有layer这样好用的组件,我的内心是这样的的...呀!这个框架有弹框,哈哈哈,好开心,不用自己写遮罩层,不用自己写弹框,好开森.. 当知道有layer之后.... ...

  4. <script type="text/html"></script> js模版使用

    <div></div> <script type="text/html" id="javascript_template"> ...

  5. IE下的bug解决方案

    1.IE6下的双边距bug <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset=& ...

  6. Implement Custom Cache Dependencies in ASP.NET 1.x

    Code download available at:CuttingEdge0407.exe(128 KB)   Contents What's a Cache Dependency, Anyway? ...

  7. Linux 服务器如何禁止 ping 以及开启 ping

    Linux 默认是允许 ping 响应的,也就是说 ping 是开启的,但 ping 有可能是网络攻击的开始之处,所以关闭 ping 可以提高服务器的安全系数.系统是否允许 ping 由2个因素决定的 ...

  8. linux set,env和export

    set,env和export这三个命令都可以用来显示shell变量 set 显示当前shell的变量,包括当前用户的变量 env 显示当前用户的变量 export 显示当前导出成用户变量的shell变 ...

  9. docker下PHP+Nginx+HHVM运行环境

    Dockerfile 准备开始,我们创建一个 Dockerfile —— Dockerfile 包含如何创建所需镜像的指令. FROM    centos:centos6MAINTAINER Mike ...

  10. asp.net 运行时, 报控件不存在

    Asp.net 运行时,报控件不存在,但系统中确实加入了控件z, 但是生成网站的时候,报控件不存在,输入代码的时候,this.edtxx.Text 确实可以输入 原因: 系统修改的时候,作了一个备份, ...