本文简明讲述GMM-HMM在语音识别上的原理，建模和测试过程。这篇blog只回答三个问题：
1. 什么是Hidden Markov Model？
2. GMM是神马？怎样用GMM求某一音素（phoneme）的概率？
3. 用GMM+HMM大法解决语音识别...
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2014-06-05 12:27:52
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题目：给你R个红球和B个黑球，从这些球中取出相同颜色的概率是50%；
然后丢了一些黑球，剩下的黑球不少于原来的70%；
现在给你红球和剩下的黑球个数，求可能丢了几个黑球。
分析：数学题。
首先，根据组合数学列出等式2*[C(n,2)+C(m,2)] = C(m+n,2)：...
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2014-06-05 05:18:35
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计算机视觉讨论群162501053
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收入囊中
Hough变换概率Hough变换自己实现Hough变换直线检测
葵花宝典
先看一下我实现的效果图
下面，我们进入Hough变换的原理讲解。
看上图，我们知...
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2014-06-05 04:34:49
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如图，这个错误使无数玩家烦恼。
出现这个错误，可能是硬件的问题，也可能是软件的问题。可是，因为硬件引起该问题的概率非常小，而且除了更换硬件之外没有更好的解决方法，因此本文将具体介绍怎样通过软件解决此问题，这也是大家最关心的。大致介绍一下这个错误是怎样发生的。这个错误的本意是提示内存错误，可是通常情....
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2014-06-02 17:21:27
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两个事件独立性的定义是：事件A的发生对事件B的发生毫无影响，即从A的发生与否，我们不能推测出B是否发生。
从概率等式的表示来看就是B在A发生的情况下发生的概率等于B发生的概率本身。
进而引出了A与B同时发生的概率等于他们各自发生的概率的乘积。
从两事件的相互独立可以引出多个事件的独立性：
如果多个事件同时发生的概率等于他们各自发生的概率的乘积，那么他们是互相独立的。...
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2014-06-01 15:46:30
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性能与安全的权衡
对于数据库调优而言，没有绝对的性能也没有绝对的安全。正如鱼和熊掌不能兼得一样，是不能完全兼顾的，就像是矛和盾此消彼长。下面就对比较常见的几个因素做一个简要的阐述：
1、多元化控制文件：
多个地方，意味着更安全，一个损坏了可以转储另外一个继续使用。但同样，越多也意味着IO压力越大，一般为2到3个控制文件多元化。比如：假设3个控制文件都损坏的概率已经相当低了...
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2014-06-01 09:59:24
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贝叶斯分类是统计学的一个分类方法，基于贝叶斯定理。首先贝叶斯分类的一个核心假设是一个属性值对给定类的影响独立于其他属性的值(类条件独立)。
先来看下条件概率：
设A、B是两个事件，且P(B)>0,则称 为在事件B发生的条件下,事件A的条件概率。
再来看一下贝叶斯定理：。
其中:
X 是类标识未知的数据样本（或数据元组）
如：35岁收入$4000的顾客
...
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2014-06-01 09:52:51
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Logistic回归为概率型非线性回归模型，是研究二分类观察结果与一些影响因素之间关系的一种多变
量分析方法。通常的问题是，研究某些因素条件下某个结果是否发生，比如医学中根据病人的一些症状来判断它是否患
有某种病。
在讲解Logistic回归理论之前，我们先从LR分类器说起。LR分类器，即Logistic Regression Classifier。
在分类情形下，经过学习后的LR分...
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2014-05-31 17:59:42
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一、信息论基础： 熵： 联合熵：实际上就是描述一对随机变量平均所需要的信息量。
条件熵：给定随机变量 X 的情况下，随机变量 Y 的条件熵定义为： 熵率： 相对熵（KL距离）：两个概率分布 p(x) 和 q(x) 的相对熵定义为：
交叉熵：如果一个随机变量 X ~ p(x)，q(x)为用于近似 p(...
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2014-05-31 15:39:37
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在高教社出版的中山大学统计科学系编写的《概率论与数理统计》一书的§1.3
概率模型与公理化结构一节中，为了建立概率论的公理化结构，首先定义了一个叫做“σ-代数”的东东。作为初学者，往往畏惧这些抽象概念却又避之不过，只得选择死记硬背，其实这样也无可厚非。只是当我们费劲脑汁终于记住了这些概念后，不妨想一...
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2014-05-31 06:46:51
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