狄利克雷-多项式模型(Dirichlet-Multionmial Model) 发表于 2017-03-08 | 分类于 机器学习 | 阅读次数 本文总结了狄利克雷-多项式模型的部分,我们将再一次熟悉贝叶斯方法的基本概念、流程、特点。把我们思维进化到更高的维度。 阅读全文 »
贝塔-伯努利模型(Beta-Binomial Model) 发表于 2017-03-07 | 分类于 机器学习 | 阅读次数 贝塔-伯努利模型(beta-binomial model)是非常经典的离散二维模型,通过它我们能得到很多关键概念的感觉,和初步认识。进而熟悉了贝叶斯方法的基本概念、流程、特点。同时一旦我们熟悉了伯努利、二项、贝塔、均匀、贝塔-伯努利分布后,很多关键的东西就可以用文字表述清楚,并且有深刻认识 阅读全文 »
贝叶斯统计学概论 发表于 2017-03-06 | 分类于 机器学习 | 阅读次数 经典统计学利用总计和样本信息来做统计分析,而贝叶斯统计学还加入了先验信息。下面我们用单参数一维随机变量加以说明贝叶斯方法: 阅读全文 »
机器学习概论 发表于 2017-01-08 | 分类于 机器学习 | 阅读次数 机器学习框架, 当我们理解了:输入空间、输出空间、算法空间、假设空间、参数空间后,我们就能建立起机器学习的基本框架。从而加深理解。本文同时还解释了梯度下降算法、和正则方程的几何意义。 阅读全文 »