機器學習(2) 變分推斷

阿新 • • 發佈：2019-01-26

變分

對於普通的函式f(x)，我們可以認為f是一個關於x的一個實數運算元，其作用是將實數x對映到實數f(x)。那麼類比這種模式，假設存在函式運算元F，它是關於f(x)的函式運算元，可以將f(x)對映成實數F(f(x)) 。對於f(x)我們是通過改變x來求出f(x)的極值，而在變分中這個x會被替換成一個函式y(x)，我們通過改變x來改變y(x),最後使得F(y(x))求得極值。

變分推斷

logP(x)=logP(x,z)−logP(z|x)=logP(x,z)q(z)−logP(z|x)q(z)=logP(x,z)−logq(z)−logP(z|x)q(z)=logP(

x,z)−logq(z)+logq(z)P(z|x) ∫q(z)logP(x)dzlogP(x)現在等式兩邊同時對q(z)做期望，即，=∫q(z)logP(x,z)dz−∫q(z)logq(z)dz+∫q(z)logq(z)P(z|x)dz由於q(z)與P(x)無關，所以∫q(z)logP(x)dz=logP(x)原式最終變為：=∫q(z)logP(x,z)dz−∫q(z)logq(z)dzL(q(z)),ELOB(EvidenceLowerBound)+∫q(z)logq(z)P(z|x)dzKL(q(z)||

P(z|x))

推了這麼多公式，讓我們先喘口氣，來看看這些公式究竟在

機器學習(2) 變分推斷

變分對於普通的函式f(x)，我們可以認為f是一個關於x的一個實數運算元，其作用是將實數x對映到實數f(x)。那麼類比這種模式，假設存在函式運算元F，它是關於f(x)的函式運算元，可以將f(x)

機器學習：LDA_數學基礎_5：變分推斷：變分推斷部分

最優化量是一個泛函時，需要研究所有的輸入函式，找到最大化或者最小化泛函的函式就是變分變分近似的過程：限制需要最優化演算法搜尋的函式的範圍（二次函式，或者，固定基曲線函式的線性組合）變分

LDA主題模型學習筆記3：變分推斷(E-step)

(γ∗,ϕ∗)=argmin(γ,ϕ)D(q(θ,z|γ,ϕ)||p(θ,z|w,α,β)) 而這個KL距離是如下形式，這個很難直接最小化。 D(q(θ,z|γ,ϕ)||p(θ,z|w,α,β))=∫∑zq(θ,z|γ,ϕ)logq(θ,z|γ,ϕ)p(θ,

變分推斷(variational inference)學習筆記(1)——概念介紹

ref：http://www.crescentmoon.info/?p=709#more-709 問題描述變分推斷是一類用於貝葉斯估計和機器學習領域中近似計算複雜（intractable）積分的技術，它廣泛應用於各種複雜模型的推斷。本文是學習PRML第10章的一篇筆

概率統計與機器學習：常見分布性質總結

常見測量大小為什麽就是由於 csdn article nbsp 參考：https://blog.csdn.net/qq_33638791/article/details/74926573 常見分布：高斯分布來源：中心極限定理定義：大量獨立的隨機變量之和趨向於正

python3 學習2（分頁翻看百度搜索結果）

# -*- coding: utf-8 -*- from selenium import webdriver import time if __name__ == "__main__": driver = webdriver.Chrome()

機器學習-2（機器學習程式的步驟）

1 收集資料這一塊你要的知識是如何獲得資料如果不是自己的生產環境產生的真實資料，你還需要獲得爬蟲的技能，來從外部獲取資料到自己的分析庫。 2 準備輸入資料這一塊可以理解為資料轉換，把資料格式轉

機器學習2---線性模型

LDA的程式碼可參見：https://blog.csdn.net/yt71656/article/details/45199603 來補充程式碼，萌新寫的，也沒有經過整理，只是為了熟悉思路，大神輕噴。線性迴歸，python3。使用的資料是

機器學習2：Naive Bayes（樸素貝葉斯）

參考：https://blog.csdn.net/syoya1997/article/details/78618885貝葉斯模型的講解貝葉斯模型，二分類中展開為 P(H) – 已知的先驗概率 P(H|E) – 我們想求的後驗概率，即在B事件發生後對於事件A概率的評估

Python8期機器學習2周

孟釗宇

機器學習-2.特徵工程和文字特徵提取

1. 資料集的組成前面講了，機器學習是從歷史資料當中獲得規律，那這些歷史資料的組成是個什麼格式？大都儲存在哪裡？ – 在機器學習裡大多數資料不會存在資料庫中，大都存在檔案中（比如csv檔案） – 不存在資料庫原因：1. 讀取速度導致存在效能瓶頸。2. 儲存的格式不太符合機器學習

機器學習2-迴歸演算法

文章目錄線性迴歸和梯度下降演算法機器學習的基本問題一元線性迴歸預測函式梯度下降法尋優線性迴歸器模型的轉儲與載入嶺迴歸 Ridge R

貝葉斯深度學習：變分推理

1.貝葉斯深度學習深度學習中，學習的目標是一個確定的權重WWW，y=f(W,x)y = f(W,x)y=f(W,x)，這可能會存在一些問題（比如被對抗樣本愚弄）。貝葉斯深度學習不希望結果由某一個確定的

影象與機器學習-2-基礎知識及cs231n/assignment1

part 1 機器學習基礎知識：包括線性迴歸，邏輯迴歸，交叉熵，softmax,KNN,神經網路中梯度的傳遞思想。關於線性迴歸和邏輯迴歸部分的知識，可以參考這個部落格的內容，就不再累述：http://blog.csdn.net/viewcode/article/details/8

吳恩達-機器學習(2)-多元線性迴歸、正規方程

文章目錄 Multivariate Linear Regression 特徵縮放學習率多項式迴歸(Ploynomial regression) Normal Equation

機器學習 --2 特徵預處理之資料將維

特徵選擇概念特徵選擇就是單純地從提取到的所有特徵中選擇部分特徵作為訓練集特徵，特徵在選擇前和選擇後可以改變值、也不改變值，但是選擇後的特徵維數肯定比選擇前小，畢竟我們只選擇了其中的一部分特徵。方差過濾式 # 按照方差過濾 from sklearn.f

機器學習 --2 特徵預處理之資料標準化

歸一化: API位置 sklearn.preprocessing 歸一化: 特點：通過對原始資料進行變換把資料對映到(預設為[0,1])之間注意也可以通過指定MinMaxScalar 裡邊的feature_range 來指定縮放的範圍示例程式碼

機器學習2/100天-簡單線性迴歸

#Simple Linear Regression github: 100-Days-Of-ML-Code 假設X和Y之間是線性關係，基於自變數(independent variables)X，預測因變數(dependent variable)Y。目標是尋找最佳的線形關係，尋找線形關係使得

機器學習2 線性模型

引言線性模型形式簡單、易於建模，就好像“hello world”。但許多功能強大的非線性模型都是線上性模型上的延伸。我們主要介紹幾種經典的線性模型：線性迴歸，多項式迴歸，嶺迴歸，lasso迴歸，邏輯斯提回歸。線性迴歸以西瓜問題為例，它有三個屬性（也就做特徵），{色澤，根蒂，敲聲}，

基於TensorFlow的機器學習(2) -- 迴歸模型

兩種典型的迴歸模型是linear regression 和 logistic regression。以下將分別對兩種迴歸模型進行分析以及基於tensorflow的實現。 Linear Regression(線性迴歸) 線性迴歸基本概念之前基於吳恩達的《

機器學習(2) 變分推斷

變分

變分推斷

相關推薦