• 连续隐变量模型（continuous latent model）也常常被称为降维（dimensionality reduction）

    • PCA
    • Factor Analysis
    • ICA
  • 连续的情形比离散的情况更有效在信息表示上；

隐变量模型（latent variable model）的更多相关文章

  1. 含隐变量模型求解——EM算法

    1 EM算法的引入1.1 EM算法1.2 EM算法的导出2 EM算法的收敛性3EM算法在高斯混合模型的应用3.1 高斯混合模型Gaussian misture model3.2 GMM中参数估计的EM ...

  2. LFM隐语义模型Latent Factor Model

    实际应用 LFM 模型在实际使用中有一个困难,就是很难实现实时推荐.经典的 LFM 模型每次训练都需要扫描所有的用户行为记录,并且需要在用户行为记录上反复迭代来优化参数,所以每次训练都很耗时,实际应用 ...

  3. [综]隐马尔可夫模型Hidden Markov Model (HMM)

    http://www.zhihu.com/question/20962240 Yang Eninala杜克大学 生物化学博士 线性代数 收录于 编辑推荐 •2216 人赞同 ×××××11月22日已更 ...

  4. 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model)

    隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model) 隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一个重要的机器学习模型.直观地说,它可以解决一类这样的问题:有某样事物存在 ...

  5. 隐马尔科夫模型(hidden Markov Model)

    万事开头难啊,刚开头确实不知道该怎么写才能比较有水平,这篇博客可能会比较长,隐马尔科夫模型将会从以下几个方面进行叙述:1 隐马尔科夫模型的概率计算法  2 隐马尔科夫模型的学习算法 3 隐马尔科夫模型 ...

  6. Distance Dependent Infinite Latent Feature Model 阅读笔记1

    阅读文献:Distance Dependent Infinite Latent Feature Model 作者:Samuel J.Gershman ,Peter I.Frazier ,and Dav ...

  7. 生成模型（Generative Model）和 判别模型（Discriminative Model）

    引入 监督学习的任务就是学习一个模型(或者得到一个目标函数),应用这一模型,对给定的输入预测相应的输出.这一模型的一般形式为一个决策函数Y=f(X),或者条件概率分布P(Y|X). 监督学习方法又可以 ...

  8. tensorflow变量作用域（variable scope）

    举例说明 TensorFlow中的变量一般就是模型的参数.当模型复杂的时候共享变量会无比复杂. 官网给了一个case,当创建两层卷积的过滤器时,每输入一次图片就会创建一次过滤器对应的变量,但是我们希望 ...

  9. 生成模型（Generative Model）与判别模型（Discriminative Model）

    摘要: 1.定义 2.常见算法 3.特性 4.优缺点 内容: 1.定义 1.1 生成模型: 在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下.它给观测值和标 ...

随机推荐

  1. 结合Wireshark捕获分组深入理解TCP/IP协议栈之TCP协议(TCP报文格式+三次握手实例)

    摘要:     本文简单介绍了TCP面向连接理论知识,详细讲述了TCP报文各个字段含义,并从Wireshark俘获分组中选取TCP连接建立相关报文段进行分析. 一.概述     TCP是面向连接的可靠 ...

  2. 17、MJPG编码和AVI封装

    一.JPEG和MJPG编码介绍 1.JPEG编码 我个人简单的理解是,JPEG即是Joint Photographic Experts Group(联合图像专家组)的缩写,更是一种图像压缩编码算法.J ...

  3. WPF应用程序启动的问题(自定义Main函数启动)

    问题引入: 一般WPF创建之后可以直接运行并不需要编写Main函数指定入口,但是在开发的过程中会遇到一些情况需要自定义Main让WPF从指定的Main函数中进行启动,这样可能会更好控制一点.但是我们再 ...

  4. 【b601】能量项链

    Time Limit: 1 second Memory Limit: 50 MB [问题描述] 在Mars星球上,每个Mars人都随身佩带着一串能量项链.在项链上有N颗能量珠.能量珠是一颗有头标记与尾 ...

  5. Mac OS X Kernel Basic User Credentials

    User Credentials In order to understand security in OS X, it is important to understand that there a ...

  6. windows 下安装git

    Git是当今最流行的版本控制软件,它包含了许多高级工具,这里小编就讲一下Git的安装. 首先如下图:(点击next) 第二步:文件位置存储,可根据自己盘的情况安装 第三步:安装配置文件,自己需要的都选 ...

  7. LSH︱python实现局部敏感随机投影森林——LSHForest/sklearn（一）

    关于局部敏感哈希算法.之前用R语言实现过,可是由于在R中效能太低.于是放弃用LSH来做类似性检索.学了python发现非常多模块都能实现,并且通过随机投影森林让查询数据更快.觉得能够试试大规模应用在数 ...

  8. ### Hibernate中的事务与并发 ###

    **事务相关的概念** 1. 什么是事务 * 事务就是逻辑上的一组操作,组成事务的各个执行单元,操作要么全都成功,要么全都失败. * 转账的例子:冠希给美美转钱,扣钱,加钱.两个操作组成了一个事情! ...

  9. Android使用JNI实现Java与C之间传递数据

    介绍Java如何将数据传递给C和C回调Java的方法. java传递数据给C,在C代码中进行处理数据,处理完数据后返回给java.C的回调是Java传递数据给C,C需要用到Java中的某个方法,就需要 ...

  10. 使用JSONP解决跨域问题-代码示例

    前段时间用JSONP解决了跨域问题,现在不用了,把代码思路记下来,今后说不定还用得上. JS代码 //查询公告数据 function recentpost(){ $.getJSON(cmsUrl+&q ...