混合模型初探
1. 混合模型简介 如果我们定义观测变量和潜在变量的一个联合概率分布，那么对应的观测变量本身的概率分布可以通过求边缘概率的方法得到。这使得观测变量上的复杂的边缘概率分布可以通过观测与潜在变量组成的扩展空间上的更加便于计算的联合概率分布来表示。因此，潜在变量的引入使得复杂的概率分布可以由简单的分量 ...
原文：组合模型初探
. 组合模型概述 我们已经学习了一系列不同的模型用于解决分类问题和回归问题。经常发现的一件事情是，我们可以通过某种方式将多个模型结合到一起的方法来提升性能，而不是独立地使用一个单独的模型。这个小节我们先来提纲挈领的讨论一下 组合模型 的思想方法，这种讨论可以给我们以启发， 例如，我么可以训练 L 个不同的模型，然后使用每个模型给出的预测的平均值进行预测，这样的模型的组合有时被称为委员会 comm ...
2018-02-04 14:14 0 1579 推荐指数：
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【总结】组合模型及其组合意义的阐释 重要说明：本文统一使用"球和格子"模型阐释组合意义。 > (这种东西)极具启发性，有助于人们深刻理解组合数学。——卢华明 名字都是我强行取的，不必在意。 目录 【总结】组合模型及其组合意义的阐释 可重组合 ...
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生成模型： 通过观测学习样本和标签的联合概率分布P（X,Y）进行训练，训练好的模型能够生成符合样本分布的新数据，在无监督学习方面，生成式模型能够捕获数据的高阶相关性，通过学习真实数据的本质特征，刻画样本数据的分布特征，生成与训练样本相似的新数据 生成式模型的分类：1. Autoencoder ...