高斯环境下贝叶斯分类器退化为线性分类器，与感知器形式一样，但是感知器的线性特性并不是由于高斯假设而引起的。
贝叶斯分类器：
高斯分布下的贝叶斯分类器...
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2015-05-09 13:31:18
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Graph Cut的目标和背景的模型是灰度直方图，Grab Cut取代为RGB三通道的混合高斯模型GMM；建立模型是为了计算一个像素点分别属于目标和背景的概率，介个是为了建图的时候确定Gibbs能量的区域能量项，即图的t-link的权值。
3.1T-Link
单分布高斯背景模型认为，对一个背景图像，特定像素亮度的分布满足高斯分布，即对背景图像B，(x,y)点的亮度满足：IB(x,y) ~ N(...
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2015-04-21 18:13:24
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指数分布族 首先需要提及下指数分布族，它是指一系列的分布，只要其概率密度函数可以写成下面这样的形式：\(\begin{aligned} p(y;\eta)=b(y)exp(\eta^TT(y)-a(\eta))\end{aligned}\) 一般的很多分布（如高斯分布，泊松分布，二项式分布，伽马.....
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2015-04-13 18:40:56
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生成学习算法本次课程大纲：1、生成学习算法2、高斯判别分析（GDA，Gaussian Discriminant Analysis）-高斯分布（简要）-对比生成学习算法&判别学习算法（简要）3、朴素贝叶斯4、Laplace平滑复习：分类算法：给出一个训练集，若使用logistic回归算法，其工作方式是...
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2015-04-11 14:48:14
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本节课内容： 因子分析 ---因子分析中的EM步骤的推导过程 主成份分析：有效地降低维度的方法 因子分析 混合高斯模型的问题 接下来讨论因子分析模型，在介绍因子分析模型之前，先看高斯分布的另一种写法，该写法是推导因子分析模型的基础。 高斯分布的矩阵写法 因子分析模型 因子分析模型的推导 EM 求解参...
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2015-04-06 12:50:22
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本节内容： 1、混合高斯模型； 2、将混合高斯模型应用到混合贝叶斯模型；（应用：文本聚类） 3、结合EM算法，讨论因子分析算法； 4、高斯分布的有用性质。混合高斯模型将一般化的EM算法流程（下载笔记）应用到混合高斯模型因子分析模型因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即...
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2015-04-02 14:44:36
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机器学习Machine Learning - Andrew NG
courses学习笔记
Anomaly Detection异常检测
Problem Motivation问题的动机
Gaussian Distribution高斯分布
Algorithm算法
Developing and Evaluating an Anomaly Detection S...
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2015-03-31 20:09:18
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主讲人 网络上的尼采
（新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习）
网络上的尼采(813394698) 9:11:56
开始吧，先不要发言了，先讲PRML第二章Probability Distributions。今天的内容比较多，还是边思考边打字，会比较慢，大家不要着急，上午讲不完下午会接着讲。 顾名思义，PRML第二章Probability Distributions的...
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2015-02-03 17:19:37
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一、广义线性模型概念 在讨论广义线性模型之前，先回顾一下基本线性模型，也就是线性回归。 在线性回归模型中的假设中，有两点需要提出： （1）假设因变量服从高斯分布：$Y={{\theta }^{T}}x+\xi $，其中误差项$\xi \sim N(0,{{\sigma }^{2}})$，那么因...
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2015-01-29 14:13:11
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正态分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一个在数学、物理及project等领域都很重要的概率分布，在统计学的很多方面有着重大的影响力。若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布，记为：X～N(μ,σ2),则其概率...
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2015-01-26 11:33:39
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