0. motivations

如何确定 GMM 模型的 k，既观察到的样本由多少个高斯分布生成。由此在数据属于高维空间中时，根本就无法 visualize，更加难以建立直观，从而很难确定 k，高斯分布分量的个数。

非参贝叶斯（Bayesian Non-parameter）初步的更多相关文章

  1. 调参贝叶斯优化(BayesianOptimization)

    from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import cross_val_score ...

  2. NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)

    作者:龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 h ...

  3. Bayesian Statistics for Genetics | 贝叶斯与遗传学

    Common sense reduced to computation - Pierre-Simon, marquis de Laplace (1749–1827) Inventor of Bayes ...

  4. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)只需要看这一篇就够了,算法到python实现

    贝叶斯优化 (BayesianOptimization) 1 问题提出 神经网咯是有许多超参数决定的,例如网络深度,学习率,正则等等.如何寻找最好的超参数组合,是一个老人靠经验,新人靠运气的任务. 穷 ...

  5. 【原】对频率论（Frequentist）方法和贝叶斯方法（Bayesian Methods）的一个总结

    注: 本文是对<IPython Interactive Computing and Visualization Cookbook>一书中第七章[Introduction to statis ...

  6. 贝叶斯深度学习（bayesian deep learning）

      本文简单介绍什么是贝叶斯深度学习(bayesian deep learning),贝叶斯深度学习如何用来预测,贝叶斯深度学习和深度学习有什么区别.对于贝叶斯深度学习如何训练,本文只能大致给个介绍. ...

  7. 贝叶斯优化(Bayesian Optimization)深入理解

    目前在研究Automated Machine Learning,其中有一个子领域是实现网络超参数自动化搜索,而常见的搜索方法有Grid Search.Random Search以及贝叶斯优化搜索.前两 ...

  8. Bayesian generalized linear model (GLM) | 贝叶斯广义线性回归实例

    一些问题: 1. 什么时候我的问题可以用GLM,什么时候我的问题不能用GLM? 2. GLM到底能给我们带来什么好处? 3. 如何评价GLM模型的好坏? 广义线性回归啊,虐了我快几个月了,还是没有彻底 ...

  9. [ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian)

    [ML学习笔记] 朴素贝叶斯算法(Naive Bayesian) 贝叶斯公式 \[P(A\mid B) = \frac{P(B\mid A)P(A)}{P(B)}\] 我们把P(A)称为"先 ...

随机推荐

  1. ArcSDE：C#打开SDE数据库的几种方式总结

    转自原文 ArcSDE:C#打开SDE数据库的几种方式总结 1.通过指定连接属性参数打开数据库 /// <param name="server">数据库服务器名< ...

  2. 分类算法简介 分类： B10_计算机基础 2015-03-09 11:08 257人阅读 评论(0) 收藏

    一.决策树 决策树是用于分类和预测的主要技术之一,决策树学习是以实例为基础的归纳学习算法,它着眼于从一组无次序.无规则的实例中 推理出以决策树表示的分类规则.构造决策树的目的是找出属性和类别间的关系, ...

  3. 仿凤凰时时彩代购平台源代码[ASP+MSSQL]完整下载

    源代码简单介绍 : 适用范围:  时时彩源代码,时时彩程序,开奖平台源代码,投注平台源代码,仿凤凰时时彩源代码 执行环境:  ASP+MSSQL 其它说明:仿凤凰时时彩代购平台源代码.网上售价8000 ...

  4. sigmoid function vs softmax function

    DIFFERENCE BETWEEN SOFTMAX FUNCTION AND SIGMOID FUNCTION 二者主要的区别见于, softmax 用于多分类,sigmoid 则主要用于二分类: ...

  5. Android多线程研究（3）——线程同步和互斥及死锁

    为什么会有线程同步的概念呢?为什么要同步?什么是线程同步?先看一段代码: package com.maso.test; public class ThreadTest2 implements Runn ...

  6. 详解springmvc控制登录用户session失效后跳转登录页面

    springmvc控制登录用户session失效后跳转登录页面,废话不多少了,具体如下: 第一步,配置 web.xml <session-config> <session-timeo ...

  7. Effective Java读书笔记——第三章 对于全部对象都通用的方法

    第8条:覆盖equals时请遵守通用的约定 设计Object类的目的就是用来覆盖的,它全部的非final方法都是用来被覆盖的(equals.hashcode.clone.finalize)都有通用约定 ...

  8. Java多线程系列-线程创建

    1.怎样创建多线程? Java从语言级别实现多线程,因此实现一个多线程程序很easy.有两种方法能够实现多线程,即继承Thread类和实现Runnable接口.由于Java不支持多继承的原因,建议尽可 ...

  9. git 分支建立及合并

    分支的新建与合并 让我们来看一个简单的分支新建与分支合并的例子,实际工作中你可能会用到类似的工作流. 你将经历如下步骤: 开发某个网站. 为实现某个新的需求,创建一个分支. 在这个分支上开展工作. 正 ...

  10. 一起学Python：TCP简介

    TCP介绍 TCP协议,传输控制协议(英语:Transmission Control Protocol,缩写为 TCP)是一种面向连接的.可靠的.基于字节流的传输层通信协议,由IETF的RFC 793 ...