第9章 EM算法及其推广 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)；M步，求极大( maximization )，所以这一算法称为期望极大算法(expectation maximizationalgorith...
第5章 决策树 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。本章主要讨论用于分类的决策树。决策树模型呈树形结构，在分类问题中，表示基于特征对实例进行分类的过程。它可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型具有可读性，分类速度快。学习时，利用训练数据，根据损失函数最小化的原则建...
作者：zhbzz2007 出处：http://www.cnblogs.com/zhbzz2007 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ 1 简介 自2013年提出了神经机器翻译系统之后，神经机器翻译系统取得了很大的进展。最近几年相关的论文，开源系统也是层出不穷。本文主要梳理了神经机器翻译入门、进阶所需要阅读的资料和论文，并提供了相关链接以及简单的介绍，以及总...
1.背景： 针对股票市场中AR 模型的识别、建立和估计问题，利用AR 模型算法对股票价格进行预测。 2.模型选取： 股票的价格可视为随机信号，将此随机信号建模为：一个白噪声通过LTI系统的输出，通过原始数据求解 所建模型参数，得到模型，即可预测近期未来的未知股票价格。 随机信号建模为：白噪声通过滤波器，滤波器的系统函数为： 其中，bq,a...