摘要：
联合概率的乘法公式：（如果随机变量是独立的，则）由乘法公式可得条件概率公式：，，全概率公式：，其中（，则，则可轻易推导出上式）贝叶斯公式：又名后验概率公式、逆概率公式：后验概率＝似然函数×先验概率/证据因子。解释如下，假设我们根据“手臂是否很长”这个随机变量（取值为“手臂很长”或“手臂不长”）的观测... 阅读全文
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链接汇总http://www.csie.ntnu.edu.tw/~u91029/HiddenMarkovModel.html 演算法笔记http://read.pudn.com/downloads133/doc/fileformat/568756/HMM-DL.pdf本文讲述了 HMM原理，方法，典... 阅读全文
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train_data是训练特征数据, train_label是分类标签。Predict_label是预测的标签。MatLab训练数据, 得到语义标签向量 Scores(概率输出)。1.逻辑回归(多项式MultiNomial logistic Regression)Factor = mnrfit(tr... 阅读全文
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原文：http://www.cnblogs.com/xbinworld/archive/2012/11/27/2791504.html机器学习-特征选择 Feature Selection 研究报告注： 这个报告是我在10年7月的时候写的（博士一年级），最近整理电脑的时候翻到，当时初学一些KDD上的... 阅读全文
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9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 卷积神经网络是人工神经网络的一种，已成为当前语音分析和图像识别领域的研究热点。它的权值共享网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度，减少了权值的数量。该优点在网络的输入是多维图像时表现的更为明显，使图像可... 阅读全文
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九、Deep Learning的常用模型或者方法9.1、AutoEncoder自动编码器 Deep Learning最简单的一种方法是利用人工神经网络的特点，人工神经网络（ANN）本身就是具有层次结构的系统，如果给定一个神经网络，我们假设其输出与输入是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层中的权重。... 阅读全文
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接上 因为我们要学习的是特征的表达，那么关于特征，或者说关于这个层级特征，我们需要了解地更深入点。所以在说Deep Learning之前，我们有必要再啰嗦下特征（呵呵，实际上是看到那么好的对特征的解释，不放在这里有点可惜，所以就塞到这了）。四、关于特征 特征是机器学习系统的原材料，对最终模型的影响是... 阅读全文
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Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列zouxy09@qq.comhttp://blog.csdn.net/zouxy09作者：Zouxyversion 1.0 2013-04-08声明：1）该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的。具... 阅读全文
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