最大熵模型中的对数似然函数的解释

相关推荐

• 最大熵模型中的对数似然函数的解释
• [转]kaldi特征和模型空间转换 博主话：这篇博客是对kaldi官网中Feature and model-space transforms in Kaldi 的翻译，因为不是专业翻译人士，接触kaldi时间也不长，所以难免有纰漏之处，希望读者如果有更好的建议和意见，可以在下面留言，有助于更好的交流，谢谢大家 介绍 应用全局线性或仿射特征变换 说话人独立与每个说话人相对于每个发音匹配 发音到说话人和说话人到发音的映射 组合变换 估计变换时的静音权重 线性判别分析（LDA）转换 框架拼接 Delta特征计算   异方差线性判别分析（HLDA） 全局半绑定协方差（STC）/最大似然线性变换（MLLT）估计 全局CMLLR / fMLLR转换   线性VTLN（LVTLN） 指数变换（ET） 倒谱平均值和方差归一化 建立适应的回归树
• 机器学习4—朴素贝叶斯学习笔记 从香农熵到手推KL散度：一文带你纵览机器学习中的信息论： 深入浅出最大似然估计： 抽球 例子2：正态分布 朴素贝叶斯算法原理小结 《机器学习实战》笔记之四——基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯 机器学习实战之朴素贝叶斯 1. 朴素贝叶斯相关的统计学知识  2. 朴素贝叶斯的模型 3. 朴素贝叶斯的推断过程 4. 朴素贝叶斯的参数估计 5.  朴素贝叶斯算法过程 6.  朴素贝叶斯算法小结
• 机器学习 —— 概率图模型（学习：非完整数据） 1、综述 2、基于似然函数优化的参数辨识 3、最大期望算法
• 深度学习中交叉熵和KL散度和最大似然估计之间的关系
• 最大熵模型答疑 最大熵模型与GIS ，IIS算法 关于最大熵模型的严重困惑：为什么没有解析解？ 如何理解最大熵模型里面的特征？ 最大熵模型中特征函数f(x,y)的期望如何计算？ IIS(Improved Iterative Scaling)改进的迭代尺度法
• 先验概率、后验概率、似然函数与机器学习中概率模型（如逻辑回归、朴素贝叶斯）的关系理解
• 冲刺博客-4
• PySpark 自定义聚合函数 UDAF