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     机器学习笔记之指数族分布 文章目录机器学习笔记之指数族分布背景介绍一维高斯分布改写指数分布形式对数配分函数与统计量的关系极大似然估计与充分统计量最大熵角度看指数族分布 背景介绍 ​ 指数族分布是一类分布...

     指数族分布可以写为统一的形式： p(x∣η)=h(x)exp⁡(ηTϕ(x)−A(η))=1exp⁡(A(η))h(x)exp⁡(ηTϕ(x)) p(x|\eta)=h(x)\exp(\eta^T\phi(x)-A(\eta))=\frac{1}{\exp(A(\eta))}h(x)\exp(\eta^T\phi(x)) p(x∣η)=h...

     前言 指数分布族是一系列分布的统称，包含连续和离散的相关分布。...指数分布族中的分布以及指数分布族的性质，经常用于机器学习(machine learning)模型的参数假设以及参数推理中。较为典型的模型是生成模型...

     指数族分布通用形式1.1 配分函数定义1.2指数族分布中的配分函数2.指数族分布特点2.1充分统计量 指数族分布主要是指的一类分布，只需要它们都是满足一种形式即可，比如我们常见的指数族分布有： Guassian 分布 ...

     数学建模精选资料共享，研究生学长数模指导，建模比赛思路分享，关注我不迷路！建模指导，比赛协助，有问必答，欢迎打扰

     指数族分布 ​ 如果一类分布可以写成如下形式，则它可以叫做 指数族分布 (exponential family distributions) 。 p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η)) p(y;\eta) = b(y) exp(\eta...

     指数族分布 指数族是一类分布，包括高斯分布、伯努利分布、二项分布、泊松分布、Beta 分布、Dirichlet 分布、Gamma 分布等一系列分布。指数族分布可以写为统一的形式： p(x∣η)=h(x)exp⁡(ηTϕ(x)−A(η))=1exp⁡...

     最大熵原理认为,学习概率模型时,在所有可能的概率模型(分布)中,熵最大的模型是最好的模型 信息量公式 I(x)=log⁡1p(x)=−log⁡p(x)I(x)=\log\frac{1}{p(x)}=-\log p(x)I(x)=logp(x)1​=−logp(x) 信息熵是信息量的...

     我们在大学中学到的概率分布有一大部分属于指数族分布，该类分布有一些共同的重要特性。 概率密度形式 指数族分布的概率密度函数形式可以表达为： 其中可以把其看做三个部分，包含x的h(x)、包含x和的还有包含的...

     机器学习经常要做这样一件事：给定一组训练数据 D，我们希望通过 D 得到我们研究的空间的概率分布。 但是在没有任何假设的情况下，直接学习概率分布是不现实的。直接学习概率分布最简单的方法，就是把空间分成很多很...

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