隐结构模型学习 隐变量是取值未被观察到的变量。通过数据分析： 1 隐变量的个数 2 隐结构 3 隐变量的势 4 模型参数 方法：基于评分函数的爬山法 G是一个隐变量模型，D是一组数据。 是G的参数的某一个最大似然估计， 是G的有效维数。 隐变量势学习爬山算法 隐结构学习双重爬山算法

【汉字识别】基于贝叶斯网络实现汉字识别matlab源码.md

贝叶斯网络matlab代码ML-SGHMC 纸张的实验代码： Chen Tianqi Chen，Emily B. Fox，Carlos Guestrin“随机梯度哈密顿蒙特卡洛” ICML 2014 资讯： arxiv链接： matlab：包含用于模拟实验的脚本 bayesnn：包含贝叶斯神经网络的numpy实现 MF：包含使用SGHMC的贝叶斯矩阵分解的C ++实现

生物神经系统的六个基本特征： 1）神经元及其联接； 2）神经元之间的联接强度决定信号传递的强弱； 3）神经元之间的联接强度是可以随训练改变的； 4）信号可以是起刺激作用的，也可以是起抑制作用的； 5）一个神经元接受的信号的累积效果决定该神经元的状态； 6) 每个神经元可以有一个“阈值”。 8.3 人工神经网络 8.3.1 生物神经元

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利用高斯核函数来表示两者的相关性，通过高斯滤波的呈像图来说明此关系；

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基于朴素贝叶斯分类器的简单手写体数字识别 .

简介 多项式朴素贝叶斯也是多用于文本处理，其原理和计算的流程和伯努利朴素贝叶斯基本一致，唯一的区别在于单词的计数方式，由《伯努利朴素贝叶斯》一文可知，在文本处理的环节中，我们将单词是否出现在词组作为特征，但在多项式朴素贝叶斯中，我们将单词在词组中出现的次数作为特征，因此只需要更改文中setOfWords2Vec的函数即可，变成如下方式： def bagOfWords2VecMN(vocabList, inputSet): returnVec = [0] * len(vocabList) for word in inputSet: if word in vocab