摘要：
7. ICA算法扩展描述 上面介绍的内容基本上是讲义上的，与我看的另一篇《Independent Component Analysis:Algorithms and Applications》（Aapo Hyvärinen and Erkki Oja）有点出入。下面总结一下这篇文章里提到的一些内容（有些我也没看明白）。 首先里面提到了一个与“独立”相似的概念“不相关（uncorrelated）”。Uncorrelated属于部分独立，而不是完全独立，怎么刻画呢？ 如果随机变量和是独立的，当且仅当。 如果随机变量和是不相关的，当且仅当 第二个不相关的条件要比第一个独立的条件“松”一些。 阅读全文
2011年4月19日
摘要：
1. 问题： 1、上节提到的PCA是一种数据降维的方法，但是只对符合高斯分布的样本点比较有效，那么对于其他分布的样本，有没有主元分解的方法呢？ 2、经典的鸡尾酒宴会问题（cocktail party problem）。假设在party中有n个人，他们可以同时说话，我们也在房间中一些角落里共放置了n个声音接收器（Microphone）用来记录声音。宴会过后，我们从n个麦克风中得到了一组数据，i表示采样的时间顺序，也就是说共得到了m组采样，每一组采样都是n维的。我们的目标是单单从这m组采样数据中分辨出每个人说话的信号。 将第二个问题细化一下，有n个信号源，，每一维都是一个人的声音信号，每个人发出的 阅读全文
