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sinorder
- 为sinudoidal模型的AIC阶估计.AIC信息准则即Akaike information criterion，是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，又由于它为日本统计学家赤池弘次创立和发展的，因此又称赤池信息量准则。它建立在熵的概念基础上，可以权衡所估计模型的复杂度和此模型拟合数据的优良性。 在一般的情况下，AIC可以表示为： AIC=2k-2ln(L) 其中：k是参数的数量，L是似然函数。 假设条件是模型的误差服从独立正态分布。 让n为观察数，RSS为剩余平方和，那么AIC变为：
Clustering-Algorithms
- 在众多聚类算法中,基于划分的模糊聚类算法是模式识别中最常用的算法类型之一.至今,文献中仍不断 有关于基于划分的模糊聚类算法的研究成果出现.为了能更为系统和深入地了解这些聚类算法及其性质,本文从改 变度量方式、改变约束条件、在目标函数中引入熵以及考虑对聚类中心进行约束等几个方面,对在 C-均值算法的 基础上得到的基于划分的模糊聚类算法作了综述和评价,对各典型算法的优缺点进行了实验比较分析.指出标准 FCM算法被广泛应用的原因之一是它对数据的比例变化具有鲁棒性,而其他类似的算法对这种
ＣＲＦ
- 条件随机场(CRF)由Lafferty等人于2001年提出，结合了最大熵模型和隐马尔可夫模型的特点，是一种无向图模型，近年来在分词、词性标注和命名实体识别等序列标注任务中取得了很好的效果
InformationGain
- 全部信息熵的计算，包括信息熵，条件信息熵以及信息增益。附带Andrew的信息增益教程-All information entropy calculations, including information entropy, conditional entropy and information gain. Andrew incidental information gain Tutorials
melppaper6
- 为了提高深度模型的编码重构性能,本文为传统对比散度(Contrastive divergence,CD)添加了基于交叉熵的重构误差约束。利用改进后的算法训练了重构性深度自编码机(Reconstructive deep au-to-encoder,RDAE),并用 RDAE 替换混合激励线性预测编码(Mixed excitation linear prediction, MELP)语音编码器中 LSF 参数的矢量量化方法。测试结果表明,改进后的算法在损失一定模型似然度的条件下获得了重构性能的提升,
2012.李航.统计学习方法
- 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。除第1章概论和最后一章总结外，每章介绍一种方法。叙述从具体问题或实例入手，由浅入深，阐明思路，给出必要的数学推导，便于读者掌握统计学习方法的实质，学会运用。为满足读者进一步学习的需要，书中还介绍了一些相关研究，给出了少量习题，列出了主要参考文
李航_统计学习方法
- 《统计学习方法》是计算机及其应用领域的一门重要的学科。《统计学习方法》全面系统地介绍了统计学习的主要方法，特别是监督学习方法，包括感知机、k近邻法、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归与最大熵模型、支持向量机、提升方法、EM算法、隐马尔可夫模型和条件随机场等。(The statistical learning method is an important subject in the field of computer and its application.)